Optionsbewertung mit Neuronalen Netzen
Dissertationsschrift
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Seit der Entwicklung der bekannten Optionsbewertungsformel durch Black und Scholes (1973) haben derivative Finanzinstrumente eine rasante Verbreitung erfahren. Für neue Optionstypen ("exotische Optionen") und Bewertungsmodelle (z.B. GARCH), die die zum Teil als restriktiv empfundenen Annahmen des Black/Scholes-Modells lockern, können analytische Lösungen meist nicht gefunden werden. Ein nicht geringer Teil der Literatur beschäftigt sich mit dem Auffinden analytischer Näherungslösungen für diese Fälle. In dieser Arbeit wird ein neuer, universeller Ansatz zur Generation derartiger analyt...
Seit der Entwicklung der bekannten Optionsbewertungsformel durch Black und Scholes (1973) haben derivative Finanzinstrumente eine rasante Verbreitung erfahren. Für neue Optionstypen ("exotische Optionen") und Bewertungsmodelle (z.B. GARCH), die die zum Teil als restriktiv empfundenen Annahmen des Black/Scholes-Modells lockern, können analytische Lösungen meist nicht gefunden werden. Ein nicht geringer Teil der Literatur beschäftigt sich mit dem Auffinden analytischer Näherungslösungen für diese Fälle. In dieser Arbeit wird ein neuer, universeller Ansatz zur Generation derartiger analytischer Näherungslösungen unter Einsatz Neuronaler Netze gemeinsam mit numerischen Resultaten dargestellt. Darüberhinaus wird gezeigt, wie Neuronale Netze zur Gewinnung "empirischer Bewertungsformeln" aus Marktdaten eingesetzt werden können.
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