Comparing Prediction Power of Artificial Neural Networks Compound Models in Predicting Credit Default Swap Prices through Black–Scholes–Merton Model
محل انتشار: مجله ایرانی مطالعات مدیریت، دوره: 13، شماره: 1
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 115
فایل این مقاله در 25 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JIJMS-13-1_004
تاریخ نمایه سازی: 23 شهریور 1401
چکیده مقاله:
Default risk is one of the most important types of risks, and credit default swap (CDS) is one of the most effective financial instruments to cover such risks. The lack of these instruments may reduce investment attraction, particularly for international investors, and impose potential losses on the economy of the countries lacking such financial instruments, among them, Iran. After the ۲۰۰۷ financial crisis, the importance of CDS has increasingly augmented because theoretically and practically, this instrument could significantly prevent catastrophes such as the mentioned crisis. The present study seeks to predict the price of CDS contracts with the Merton model as well as the compound neural network models including ANFIS, NNARX, AdaBoost, and SVM regression, and compare the predictive power of these algorithms which are among the most prestigious, intelligent models in finance. The research statistical population includes the A-rated North American and European companies which are known as the reference entities for credit default swaps. Data were collected from the Bloomberg Terminal for an eight-year period from ۲۰۰۸ to ۲۰۱۵. Contracts of ۱۲۵ companies were selected as the statistical sample. The results reveal that the average predictive power of the NNARX is higher than that of other algorithms under scrutiny.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
اصغر بیت اللهی
Department of Accounting, Islamic Azad University of Kerman Branch, Iran
حدیث زینلی
Department of Accounting, Islamic Azad University of Kerman Branch, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :