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  • 简介:期权波动率预测是期权风险预警管理的关键问题,传统方法采取GARCH等时间序列模型。与传统方法不同,本文创建了基于机器学习算法的“SKRG递进集成”新预警体系,体系以中国波指为对象,采取48个相关指标作为对中国波指预测的特征(Feature),依次引入SVM机器学习、KNN样本不平衡机器学习、RF划分、GBDT优化完成机器学习建模过程,逐步提高预测精准率。测试样本显示,基于机器学习的预测效果好于传统的GARCH模型。本文的理论价值在于丰富了期权随机波动率预测领域的相关文献,应用价值在于为波动率的预测进而期权风险预警提供了新的方法。

  • 标签: 机器学习 期权交易 波动率预测
  • 简介:文章在文献梳理的基础上,以CEO领导风格、TMT行为整合和企业创新绩效理论为依据提出研究假设,构建结构方程模型,利用有效样本数据展开实证分析,探究CEO领导风格、TMT行为整合与企业创新绩效的关系.研究结果表明,CEO放任型领导风格对企业技术创新绩效具有显著负向影响,CEO交易型领导风格和CEO变革型领导风格对企业创新绩效具有显著的正向影响;TMT行为整合对企业创新绩效具有显著的正向影响;CEO放任型领导风格对TMT行为整合中的决策参与和团队合作具有显著负向影响,CEO交易型领导风格和CEO变革型领导风格对TMT行为整合具有显著的正向影响.此外,TMT行为整合在CEO领导风格与企业创新绩效间具有部分中介作用.

  • 标签: CEO领导风格 TMT行为整合 企业创新绩效