×

期权定价的序贯蒙特卡罗方法。 (英语) Zbl 1217.91201号

在本文中,我们回顾并发展了序列蒙特卡罗方法在期权定价中的可能用途。期权定价有许多方法:准蒙特卡罗、分层、重要性抽样等。它们的重要性与处理高维积分的能力有关。这些方法可以用于(扩展)复杂的随机波动率模型和复杂的金融衍生品。通常,这些方法用于价格动态模拟。蒙特卡罗方法是期权定价的一个重要工具,但存在很大的可变性。使用顺序蒙特卡罗方法可以解决这个问题。因此,在本文中,我们对这些方法进行了最新的回顾,并举例说明了这些方法如何有助于推进期权价格计算模型的边界。
本文由五个部分组成。第2节显示了所考虑主题的动机。作者给出了一个例子,其中屏障选项的检查在蒙特卡罗积分中不是一项简单的任务。即使人们能够假设跃迁密度已知,并且可以从过程中进行模拟(最终采用欧拉离散化),许多路径仍然可能产生零蒙特卡罗估计。在第3节中,我们介绍了顺序蒙特卡罗技术的一般方法。第四节提出了一种基于布朗运动和Lévy过程建立的系统所模拟的算术亚式期权价值的近似方法。由于回报的路径性质,MC方法很难使用此模型。解决方案是减少问题的规模。忽略折扣项并使用一些变换,可以使用顺序蒙特卡罗方法——正因为如此,才有可能获得所考虑问题的数值结果(第4.2.3节)。在最后一节中,我们有一个总结,其中包含一个警告:没有人声称顺序蒙特卡罗方法总是能很好地工作。

MSC公司:

91G60型 数值方法(包括蒙特卡罗方法)
9120国集团 衍生证券(期权定价、对冲等)
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
91-02 与博弈论、经济学和金融相关的研究博览会(专著、调查文章)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用

参考文献:

[1] Andrieu,C.、Doucet,A.和Tadić,V.,2009年。使用伪似然的一般状态空间模型中的在线参数估计。布里斯托尔大学技术报告。
[2] Asmussen S.,《随机模拟:算法与分析》(2007)
[3] 内政部:10.1111/1467-9965.t01-1-00071·Zbl 0980.91029号 ·doi:10.1111/1467-9965.t01-1-00071
[4] 内政部:10.1111/1467-9868.00282·Zbl 0983.60028号 ·doi:10.1111/1467-9868.00282
[5] Benth,F.E.、Groth,M.和Wallin,O.,2007年。Barndorff-Nielsen和Shephard随机波动率模型的无导数希腊人。奥斯陆大学技术报告·Zbl 1196.91055号
[6] 内政部:10.1111/1467-9965.00008·兹比尔1049.91063 ·doi:10.1111/1467-9965.0008
[7] 数字对象标识码:10.1111/j.1467-9868.2006.00552.x·Zbl 1100.62079号 ·文件编号:10.1111/j.1467-9868.2006.00552.x
[8] 内政部:10.1016/0304-405X(77)90005-8·doi:10.1016/0304-405X(77)90005-8
[9] 内政部:10.3905/jod.2008.702503·doi:10.3905/jod.2008.702503
[10] 内政部:10.1111/1467-9965.00035·Zbl 1020.91020号 ·数字对象标识代码:10.1111/1467-9965.00035
[11] 内政部:10.1287/mnsc.42.269·Zbl 0881.90018号 ·doi:10.1287/mnsc.42.269
[12] Cérou,F.、Del Moral,P.和Guyader,A.2008年。非正规化Feynman-Kac粒子模型的非渐近方差定理。技术报告,INRIA·Zbl 1233.60047号
[13] Cérou F.,最优控制和PDE’s–创新和应用,第231页–(2001)
[14] 内政部:10.1111/j.1467-9686.2005.00497.x·Zbl 1069.62089号 ·数字对象标识代码:10.1111/j.1467-9868.2005.00497.x
[15] 内政部:10.1214/009053604000000698·Zbl 1079.65006号 ·doi:10.1214/009053604000000698
[16] 内政部:10.1137/S0036142903436186·Zbl 1101.47059号 ·doi:10.137/S0036142903436186
[17] 内政部:10.1162/089976600300015664·doi:10.1162/089976600300015664
[18] Del Moral P.,Feynman-Kac公式:谱系和相互作用粒子系统及其应用(2004)
[19] Del Moral,P.、Doucet,A.和Jasra,A.,2011年。序贯蒙特卡罗方法的自适应重采样过程。出现在伯努利·Zbl 1236.60072号
[20] 数字对象标识码:10.1111/j.1467-9868.2006.00553.x·Zbl 1105.62034号 ·文件编号:10.1111/j.1467-9868.2006.00553.x
[21] Del Moral,P.、Doucet,A.和Singh,S.S.,2010年。Feynman-Kac公式的反向粒子解释。技术报告,INRIA·Zbl 1209.65009号
[22] Del Moral,P.、Doucet,A.和Singh,S.S.,2010年。使用顺序蒙特卡罗进行正向平滑。剑桥大学技术报告。
[23] DOI:10.1016/j.csda.2006.08.032·Zbl 1161.62420号 ·doi:10.1016/j.csda.2006.08.032
[24] 数字对象标识码:10.1198/106186006X142744·doi:10.1198/106186006X142744
[25] 数字对象标识码:10.1023/A:1008935410038·doi:10.1023/A:1008935410038
[26] Doucet A.,《实践中的序贯蒙特卡罗方法》(2001年)·Zbl 0967.00022号 ·doi:10.1007/978-1-4757-3437-9
[27] Etore,P.、Fort,G.、Jourdain,B.和Moulines,E。2009 . 关于适应性分层。技术报告,CMAP,埃科尔理工大学·兹比尔1279.65007
[28] 数字对象标识码:10.1111/j.1467-9868.2008.00661.x·Zbl 05563368号 ·doi:10.1111/j.1467-9868.2008.00661.x
[29] 内政部:10.1080/13504860701596745·兹比尔1134.91372 ·网址:10.1080/13504860701596745
[30] 内政部:10.1007/PL00013529·Zbl 0973.60061号 ·doi:10.1007/PL00013529
[31] 数字对象标识码:10.1214/ss/1028905934·Zbl 0966.65004号 ·doi:10.1214/ss/1028905934
[32] Glasserman P.,《金融工程中的蒙特卡罗方法》(2003)·Zbl 1038.91045号 ·doi:10.1007/978-0-387-21617-1
[33] 内政部:10.1111/1467-9965.00065·Zbl 0980.91034号 ·数字对象标识代码:10.1111/1467-9965.00065
[34] 内政部:10.1287/opre.49.6.923.10018·Zbl 1163.91398号 ·doi:10.1287/opre.49.6.923.10018
[35] DOI:10.1007/s00780-008-0071-y·Zbl 1199.91203号 ·doi:10.1007/s00780-008-0071-y
[36] 内政部:10.1287/mnsc.35.11.1367·Zbl 0691.65107号 ·doi:10.1287/mnsc.35.11.1367
[37] Gordon N.J.,IEE Proceedings F 140第107页–(1993)
[38] 内政部:10.1016/j.jeconom.2005.07.007·Zbl 1418.62381号 ·doi:10.1016/j.jeconom.2005.07.007
[39] Hammersley J.M.,J.R.统计。Soc.序列号。B 16第23页–(1954年)
[40] 内政部:10.1103/PhysRevLett.78.2690·doi:10.1103/PhysRevLett.78.2690
[41] DOI:10.1098/rspa.2009.0206·Zbl 1195.60105号 ·doi:10.1098/rspa.2009.0206
[42] 贾斯拉·A·斯坎德。J.统计。(2011年)
[43] Johannes,M.、Polson,N.和Stroud,J.,2006年。识别跳跃和随机波动性:用跳跃过滤随机微分方程。哥伦比亚大学技术报告。
[44] 内政部:10.1515/mcma.2007.008·兹比尔1192.91178 ·doi:10.1515/mcma.2007.008
[45] 内政部:10.1016/0378-4266(90)90039-5·doi:10.1016/0378-4266(90)90039-5
[46] 内政部:10.2307/2291224·Zbl 0800.62166号 ·doi:10.2307/2291224
[47] 内政部:10.1287/mnsc.41.4738·Zbl 0844.62003号 ·doi:10.1287/mnsc.41.4738
[48] L'Ecuyer P.,ACM事务。公司。国防部。模拟。17 (2007)
[49] Lee,A.、Yau,C.、Giles,M.B.、Doucet,A.和Holmes,C.C.,2009年。《关于使用图形卡对高级蒙特卡罗方法进行大规模并行模拟的实用性》,牛津大学技术报告。
[50] 刘J.S.,科学计算中的蒙特卡罗策略(2001)·Zbl 0991.65001号
[51] DOI:10.1023/A:1008923215028·doi:10.1023/A:1008923215028
[52] DOI:10.3150/07-BEJ6150·Zbl 1155.62055号 ·doi:10.3150/07-BEJ6150
[53] Papaspiliopoulos O.,贝叶斯时间序列模型第91页–(2011)
[54] 内政部:10.2307/2670179·Zbl 1072.62639号 ·doi:10.2307/2670179
[55] Poyiadjis,G.2006年。一般状态空间模型中参数估计的粒子方法。剑桥大学博士论文。
[56] Poyiadjis,G.、Doucet,A.和Singh,S.S.,2011年。状态空间模型中分数和观测信息矩阵的序贯蒙特卡罗计算及其在参数估计中的应用。出现在Biometrika中·Zbl 1214.62093号
[57] 内政部:10.1214/09-AOAS286·Zbl 1189.62164号 ·doi:10.1214/09-AOAS286
[58] Robert C.P.,蒙特卡洛统计方法(2004)·Zbl 1096.62003年 ·doi:10.1007/978-1-4757-4145-2
[59] DOI:10.1063/1.1741967·doi:10.1063/1.1741967年
[60] Rousset M.,连续时间人口蒙特卡罗和计算物理(2006)
[61] Rousset M.,J.R.统计。Soc.B 68第374页–(2006年)
[62] Rubinstein R.,交叉熵方法:组合优化、蒙特卡洛模拟和机器学习的统一方法(2004)·Zbl 1140.90005号
[63] Vecer J.,风险6,第113页–(2002年)
[64] Vecer J.,数量。财务。第4页170–(2006)·doi:10.1080/1469768040000002
[65] Zhao,G.、Zhou,Y.和Vakili,P.,2006年。一种新的路径相关期权定价的有效模拟策略。《2006年冬季模拟会议记录》,Perron,L.F.、Wieland,F.P.、Liu,J.、Lawson,B.F.、Nicol,D.M.和Fujimoto,R.M.(编辑),703–710。
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。