Quarterly Journal of New Approaches in Industrial Engineering and Management

fa بررسی پوشش ریسک آماری و رگرسیونی یک اختیار معامله در یک بازه زمانی Examining the statistical and regression hedging of an option over a period of time تخصصي Special پژوهشي Research قیمت گذاری اختیارات و پوشش ریسک از اجزاء اساسی تصمیمگیری مالی هستند که پیامدهای مهمی برای سرمایه گذاران و شرکتهای اقتصادی دارند. روش‌های سنتی در پیش‌بینی قیمت اختیارات و مدیریت ریسک آن، بر مدل‌های آماری و تحلیل‌های مالی متکی هستند. اما پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی، فرصت‌های جدیدی را برای پیش‌بینی دقیق‌تر و کارآمدتر و مدیریت ریسک این شاخص مهم مالی باز کرده است. در این پژوهش، از امکانات شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای توسعه یک مدل جدید در قیمت‌گذاری اختیارات و پوشش ریسک استفاده کرده‌ایم. شبکههای عصبی مصنوعی دستهای از الگوریتمهای یادگیری ماشین است که با تقلید رفتار بیولوژیکی مغز انسان در یادگیری موضوعات، قادر به درک الگوها و روابط پیچیده در دادهها میباشند. ما با استفاده از یک مدل شبکه عصبی مصنوعی، تلاش کردهایم تا دقت و قابلیت اطمینان پیش‌بینی‌های قیمت اختیارات و همچنین تقویت استراتژی‌های پوشش ریسک را بهبود ببخشیم. رویکرد ما برای توسعه و پیاده‌سازی مدل شبکه عصبی مصنوعی برای قیمت‌گذاری اختیارات و پوشش ریسک، سیستماتیک بوده و به دنبال روشی دقیق که شامل جمع‌آوری داده‌ها، پیش پردازش، آموزش مدل، ارزیابی و بهینه‌سازی باشد، هستیم. با شناسایی یک معماری مناسب و تنظیم دقیق پارامترهای شبکه عصبی، مدلی پیشنهاد شد که بتواند پویایی دادههای بازارهای اختیارات را مورد تحلیل قرار داده و شناخت لازم را به سرمایهگذاران و موسسات مالی ارائه دهد. قیمت گذاری اختیارات و پوشش ریسک از اجزاء اساسی تصمیمگیری مالی هستند که پیامدهای مهمی برای سرمایه گذاران و شرکتهای اقتصادی دارند. روش‌های سنتی در پیش‌بینی قیمت اختیارات و مدیریت ریسک آن، بر مدل‌های آماری و تحلیل‌های مالی متکی هستند. اما پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی، فرصت‌های جدیدی را برای پیش‌بینی دقیق‌تر و کارآمدتر و مدیریت ریسک این شاخص مهم مالی باز کرده است. در این پژوهش، از امکانات شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای توسعه یک مدل جدید در قیمت‌گذاری اختیارات و پوشش ریسک استفاده کرده‌ایم. شبکه های عصبی مصنوعی دستهای از الگوریتم های یادگیری ماشین است که با تقلید رفتار بیولوژیکی مغز انسان در یادگیری موضوعات، قادر به درک الگوها و روابط پیچیده در داده ها میباشند. ما با استفاده از یک مدل شبکه عصبی مصنوعی، تلاش کردهایم تا دقت و قابلیت اطمینان پیش‌بینی‌های قیمت اختیارات و همچنین تقویت استراتژی‌های پوشش ریسک را بهبود ببخشیم. رویکرد ما برای توسعه و پیاده‌سازی مدل شبکه عصبی مصنوعی برای قیمت‌گذاری اختیارات و پوشش ریسک، سیستماتیک بوده و به دنبال روشی دقیق که شامل جمع‌آوری داده‌ها، پیش پردازش، آموزش مدل، ارزیابی و بهینه‌سازی باشد، هستیم. با شناسایی یک معماری مناسب و تنظیم دقیق پارامترهای شبکه عصبی، مدلی پیشنهاد شد که بتواند پویایی داده های بازارهای اختیارات را مورد تحلیل قرار داده و شناخت لازم را به سرمایه گذاران و موسسات مالی ارائه دهد.   Option pricing and hedging are fundamental components of financial decision-making that have important implications for investors and economic firms. Traditional methods for predicting option prices and managing their risk rely on statistical models and financial analytics. However, recent advances in artificial intelligence have opened up new opportunities for more accurate and efficient forecasting and risk management of this important financial indicator. In this study, we have used the capabilities of artificial neural networks (ANN) to develop a new model for option pricing and hedging. Artificial neural networks are a class of machine learning algorithms that are able to understand complex patterns and relationships in data by mimicking the biological behavior of the human brain in learning topics.Using an artificial neural network model, we have attempted to improve the accuracy and reliability of option price predictions and also enhance hedging strategies. Our approach to developing and implementing an artificial neural network model for option pricing and hedging is systematic and follows a rigorous methodology that includes data collection, preprocessing, model training, evaluation, and optimization. By identifying a suitable architecture and fine-tuning the neural network parameters, a model was proposed that can analyze the dynamics of options market data and provide the necessary insights to investors and financial institutions. Option pricing and hedging are essential components of financial decision-making that have important implications for investors and economic firms.Traditional methods for predicting option prices and managing their risk rely on statistical models and financial analytics. However, recent advances in artificial intelligence have opened up new opportunities for more accurate and efficient forecasting and risk management of this important financial indicator. In this study, we have used the capabilities of artificial neural networks (ANN) to develop a new model for option pricing and hedging. Artificial neural networks are a class of machine learning algorithms that, by mimicking the biological behavior of the human brain in learning topics, are able to understand patterns and complex relationships in data. Using an artificial neural network model, we have attempted to improve the accuracy and reliability of option price forecasts and also strengthen hedging strategies.Our approach to developing and implementing an artificial neural network model for option pricing and hedging is systematic and follows a rigorous methodology that includes data collection, preprocessing, model training, evaluation, and optimization. By identifying a suitable architecture and fine-tuning the neural network parameters, a model was proposed that can analyze the dynamics of options market data and provide the necessary insights to investors and financial institutions ,تصمیم‌گیری مالی,ریسک آماری,شبکه‌های عصبی مصنوعی,قیمت‌گذاری ,Financial decision making,statistical risk,artificial neural networks,pricing 21 32 http://iem-science.ir/browse.php?a_code=A-10-26-27&slc_lang=fa&sid=1 Fateme Qanbarzadeh Anbarani فاطمه قنبرزاده عنبرانی Fateme.gnz@gmail.com 1003194753284600322 1003194753284600322 Yes Master of Financial Mathematics, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran کارشناسی ارشد ریاضی مالی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران