matlab美式看炒菜代码跳跃扩散模型中的美国期权定价
2008年论文摘要
最近开发了许多替代模型来概括
Black-Scholes
期权定价模型，以便纳入更多的经验特征。
在这个
Black-Scholes
期权定价框架中使用了布朗运动和正态分布来模拟资产回报。
然而，从实证研究中发现了两个要点：(i)
将资产收益分布描述为比正态分布具有更高的峰值和两个不对称的更重尾部的瘦峰特征，以及
(ii)
一种称为“波动率”的经验现象微笑”在期权市场。
在最近解决上述问题的模型中，有
Kou
(2002)
的模型，它允许标的资产的价格根据布朗增量和双指数跳跃而移动。
本论文的目的是在该模型中开发美式期权的分析定价表达式，使我们能够有效地确定价格和相关的对冲参数。
内容
Matlab模型代码
2008年论文
比较导数代码
2021-11-29 22:01:30
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泊松足球 - 计算贝叶斯项目
该存储库包含两个试图预测足球比赛的模型，这两个模型都以泊松过程为中心，并且它们的功能相对有限。 该模型忽略了不常见的得分方式，而是专注于 7 分达阵和 3 分投篮命中率。 该模型假设每次触地得分都会增加一分，并且安全永远不会发生。 我们还假设得分以泊松方式发生，因此在任何时间点得分的可能性都相同。 我们没有加入加班建模。 我们找到了第一队获胜、第二队获胜以及比赛进入加时赛的概率。
Football1.py 中的第一个模型基于两个独立的泊松过程，第一个用于达阵，第二个用于投篮命中。 这些会独立更新，然后结合起来以预测游戏。
在football2.py 中，第二个模型基于一个泊松过程来模拟得分，以及第二个概率套件来捕获得分是 TD 还是 FG 的可能性。 为了计算得分一定数量的可能性，我们使用二项式分布。
TODO：防守赢得冠军。 如何将其纳入其中。它可以以
2021-11-06 11:06:33
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