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奥利维尔·盖恩特;尤利亚·曼祖克;浦江

加速股份回购和其他回购计划：神经网络能带来什么。 （英语） Zbl 1454.91287号

数量。财务 1389-1404（2020）第8号第20页.
概要：当公司想回购自己的股份时，他们可以在几种选择中进行选择。如果他们经常进行公开市场回购，他们也会越来越依赖银行，通过涉及期权组成部分的复杂回购合同，例如加速股份回购合同、VWAP-minus利润分享合同等。执行问题和期权对冲问题之间的纠结使这些合同的管理成为一项艰巨的任务，不应归结为简单的基于希腊的风险对冲，这与经典期权书的情况相反。在本文中，我们提出了一种机器学习方法来优化管理几种类型的回购合同。特别是，我们使用偏微分方程和重组树方法恢复了与文献中获得的策略类似的策略，并表明我们的新方法不受维数灾难的影响，能够处理网格或树方法无法处理的合同类型。

引用于三文件

MSC公司：

9120国集团 衍生证券（期权定价、对冲等）
60克40 停车时间；最优停车问题；赌博理论
93E20型 最优随机控制

关键词：

ASR合同;最佳停车;随机最优控制;深度学习;循环神经网络;强化学习
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{O.Guéant}等人，Quant。财务20，第8期，1389--1404（2020；Zbl 1454.91287）
全文： 内政部 arXiv公司

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