最小二乘蒙特卡罗算法的改进研究及应用

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本文主要研究美式期权最小二乘蒙特卡洛模拟算法及其改进算法。美式期权由于有可以提前执行的特征,可以分解成对应的欧式期权价值与提前实施期权金,而这个提前实施期权金没有解析解,因此需要使用数值算法,现在比较常用的算法有:叉数算法、有限差分、蒙特卡洛算法。本文着重研究了美式期权的蒙特卡洛模拟算法及其改进算法:由于封顶期权具有解析解,而且该封顶期权是美式期权的下界,于是封顶期权对封顶值最大化仍然是美式期权的下界,其值逼近于美式期权,因此该封顶值就逼近美式期权的最佳执行边界,使用该封顶值过滤掉一些蒙特卡洛路径从而使最小二乘蒙特卡洛模拟算法更快。首先,本文阐述了选题背景和意义。美式期权由于其可提前执行的特点,成为金融市场中最活跃的期权交易类型。其次,介绍了作为美式期权的标准算法之一的美式期权最小二乘蒙特卡洛模拟算法。第三部分给出了其改进算法。最后是结论。
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