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基于机器学习模型的可转债定价实证研究
一、引言
可转债作为一种兼具债券与股票特性的金融衍生品，其定价问题一直是金融领域研究的热点。传统的可转债定价方法主要依赖于复杂的数学模型和假设，然而这些模型往往难以完全捕捉市场中的不确定性及非线性关系。近年来，随着机器学习技术的快速发展，越来越多的研究者开始尝试将机器学习方法应用于可转债定价问题。本文旨在通过实证研究，探讨基于机器学习模型的可转债定价方法的有效性和适用性。
二、文献综述
过去的研究中，可转债定价主要依赖于如Black-Scholes模型、二叉树模型等经典金融模型。然而，这些模型在处理可转债的复杂性和不确定性时，往往存在局限性。近年来，随着机
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