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한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2005년 춘계학술대회논문집
발행연도
2005.5
수록면
738 - 744 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2005

선형탐색 터널링을 이용한 정규화 신경망 학습 알고리즘과 옵션가격결정에의 응용
김보현 ,  정규환 ,  최형준 외 1명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2005.05 학술대회자료
선형탐색 터널링을 이용한 정규화 신경망 학습 알고리즘과 옵션가격결정에의 응용
김보현 ,  정규환 ,  최형준 외 1명 한국경영과학회 학술대회논문집 2005.05 학술대회자료

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본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경망 학습을 위한 새로운 두 단계 학습방법을 제안하고 이를 옵션 가격결정 모형에 응용하였다. 제안된 신경망 학습 알고리즘의 첫번째 단계는 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 빠르게 국소최적해를 찾는 것이고 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 국소최적해가 원하는 수준에 미치지 못할 경우 선형탐색 터널링을 이용해서 더 나은 해를 찾는 것이다. 이 두 단계를 반복적으로 수행함으로써 연결가중치 공간에서 구하고자 하는 해를 빠르고 안정적으로 찾을 수 있다. 현재 옵션가격결정 모형으로 많이 이용되고 있는 Black-Scholes 모형의 문제점을 극복하기 위해서 제안된 신경망 모형을 옵션가격결정 문제에 사용하였다. 이 모형을 KOSPI200 옵션 데이터로 실험한 결과 Black-Scholes 모형에 비해 검증오차를 60% 가량 줄일 수 있었다.

목차

Abstract

1. 연구배경

2. 다층 퍼셉트론의 구조와 개요

3. 다층 퍼셉트론의 새로운 학습 알고리즘

4. 옵션가격결정 모형에의 응용

5. 결론 및 토의

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