title: Increasing the Accuracy of Financial Accounting by Applying Machine-Learning for Options Pricing
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Шибанов Владимир Олегович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Sibanov Vladimir Olegovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ливинец Марина Андреевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Livinec Marina Andreevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Страхович Эльвира Витаутасовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Strahovic Elvira Vitautasovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:53:18Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:53:18Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 088896
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/41154
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Оценка справедливой стоимости опционов в настоящее время является развивающейся и крайне важной сферой исследований для большинства компаний, связанных с различными типами деривативов или работающих с ними. Качество оценки цены опциона может напрямую влиять на финансовые результаты таких компаний. В настоящем исследовании мы сперва тестируем традиционный подход к оценке цены опциона и затем разрабатываем более точный и более быструю модель, основанную на таких современных методах, как традиционные алгоритмы машинного обучения и нейронные сети. Для построения моделей оценки цены опционов мы используем ежедневные данные о торгах опционов на акции более 1 300 компаний с биржи NASDAQ / NYSE с дополнительными показателями, такими как рыночная капитализация, отрасль и сектор компании, в основном работающих на рынке США за период 2017–2020. В результате мы выяснили, что и традиционные алгоритмы машинного обучения, и нейросеть значительно превосходят модель Монте-Карло по точности предсказаний. Более того, скорость современной модели в сотни раз выше, что позволяет использовать ее ежедневно.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Option pricing is currently developing and critical research sphere for the majority of the companies related to or working with different types of derivatives. The option price estimation quality may directly influence such companies’ financial results. In this study we are aimed at testing the current approach of option price estimation and find out the better way how to do it using modern techniques, such as traditional machine learning algorithms and Neural Network. We run our research on the daily data of more than 1’300 companies’ derivatives from NASDAQ/NYSE exchange with additional indicators, such as market capitalization, company’s industry and sector, mostly operating on the US market for the period of 2017-20 years. As a result we found out that even traditional machine learning algorithm may outperform Monte Carlo model, as well as Neural Network model. Moreover, the speed of contemporary model is hundreds times better, which allows to use it on daily basis.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Option pricing
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Monte Carlo
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Greeks
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: risk-hedging
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: financial accounting
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Оценка опциона
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Монте Карло
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Нейронные сети
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Греческие коэффициенты
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: хеджирование рисков
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: финансовая отчетность
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Increasing the Accuracy of Financial Accounting by Applying Machine-Learning for Options Pricing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение машинного обучения для повышения точности оценки опционов в финансовой отчетности компаний
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Options_Timakov_Livinets.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41154/2/Options_Timakov_Livinets.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,87 MB
resources.filename: reviewSV_Scientific_advisor_reference_2022_Livinets_Timakov.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41154/3/reviewSV_Scientific_advisor_reference_2022_Livinets_Timakov.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewSV
resources.size: 66 kB