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以江铜CWB1（580026）权证为样本，将标的股票价格和权证规定的行权价格之比、无风险利率、波动率和权证到期期限作为输入，权证价格作为输出，利用支持向量回归和粒子群算法进行仿真分析和预测，发现经过PSO算法优化过的SVR方法对权证价格的仿真结果精度高，能够较好地拟合和预测样本权证价格。
PSO—SVR方法在权证价格预测中的应用
【摘 要】
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以江铜CWB1（580026）权证为样本，将标的股票价格和权证规定的行权价格之比、无风险利率、波动率和权证到期期限作为输入，权证价格作为输出，利用支持向量回归和粒子群算法进行仿真分
【机 构】
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华南师范大学经济与管理学院
【出 处】
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广州大学学报(社会科学版)
【发表日期】
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2010年4期
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