In order to avoid the risk caused by continuously changing option value, option issuers generally utilize the traditional Dynamic Delta Hedging (DDH) method. DDH tries to maintain risk-neutral position by adjusting hedge position according to the delta by Black-Scholes (BS) model. DDH, however, is not able to guarantee optimal hedging performance due to some impractical assumptions inherent in BS model. Therefore, this study presents a methodology for dynamic option hedging strategy using artificial neural network (ANN) to enhance hedging performance and shows the superiority of the proposed method through computational experiments.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Related Work 3. Dynamic Option Hedging 3.1. Target Hedging Value 3.2. Dynamic Option Hedging with ANN 4. Experimental Results 5. Conclusions References
보안공학연구지원센터(IJSEIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSEIA)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Software Engineering and Its Applications
간기
월간
pISSN
1738-9984
수록기간
2008~2016
등재여부
SCOPUS
십진분류
KDC 505DDC 605
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