蒙特卡洛期权-看涨期权 使用蒙特卡洛方法定价看跌期权/看涨期权

计量经济学 主要目标是使用MATLAB和Python（在项目中）实现计量经济学方法。 我特别感兴趣的方法是那些在那些程序中未完全实现的方法，并且在我看来，这些方法对于经济研究非常有用。 此存储库中的前两个项目是“简单引导程序包”和“ SVAR”。 第一个包含引导程序技术，可处理随机样本和相关数据，而第二个则是使用短期和长期限制来估计本地标识的结构VAR。 我已经记录了每个项目（.pdf文件），以简单的方式展示了我们如何实现这些方法。 阅读“ SVAR.pdf”，“一个简单的Bootstrap软件包.pdf”，“关于Monte Carlo模拟的注意事项[Spanish] .pdf”和“关于计量经济学的注意事项I [Spanish] .pdf”。 欢迎提出意见，建议和批评家。 贡献者 亚历克斯·卡拉斯科（Alex Carrasco）/

ValoMC：用于模拟光传播的Monte Carlo软件

::ATTENTION:: - Due to the changes in ANT's EBL process, the coupling angles for *ebeam_gc_te1550* and *ebeam_gc_tm1550* components may be impacted. - There is no change in the coupling angles when fabricating the components with UW's EBL process. SiEPIC_EBeam_PDK EBeam PDK，库-用于硅光子布局，设计，验证和电路仿真 由 （ ），（C）2015-2017，与贡献：， ，， ，（ ）。 KLayout中的软件包，klayout.de（版本0.25及更高版本） edX课程中提供的有关硅光子学的设计，布局，制

The purpose of this book is to provide a self-contained entry into Monte Carlo computational techniques. First and foremost, it must not be confused with a programming addendum to our earlier book Monte Carlo Statistical Meth- ods whose second edition came out in 2004. The current book has a dierent purpose, namely to make a general audience familiar with the programming aspects of Monte Carlo methodology through practical implementation. Not only have we introduced R at the core of this book, but the emphasis and contents have changed drastically from Monte Carlo Statistical Methods, even though the overall vision remains the same. Theoretical foundations are intentionally avoided in the current book.

Liu, J. S., Monte Carlo Strategies in Scientific Computing, Springer-Verlag, 2001.

lwMCMC轻量级马尔可夫链蒙特卡洛 由NumPy和Metropolis Hastings支持的轻型MCMC进行参数空间采样。 包装布局 许可证，适用于此软件包 README.md-您现在正在阅读的README文件 -先决条件安装该软件包，通过使用PIP 安装程序脚本 /-包含有关软件包安装和使用的文档 /-贝叶斯建模的用例 /-库代码本身 /-单元测试 案例1：利用贝叶斯推断进行实验地球物理建模 后验分布 等高线 MCMC先验坡度 通过幂律蠕变为自然中的冰致密实的幂律流模型恢复了参数约束（请参阅冰蠕变文献）。 网格条目显示了我们参数的一维后验分布，以及具有一个和两个sigma建模误差轮廓的成对投影。 在先验斜率参数为1.8±0.225的情况下，贝叶斯推断的斜率为1.70±0.17。 示例2：使用贝叶斯推断进行粒子衰减建模 后验分布 等高线 MCMC适合搭配 事先的 为粒子

MAST-SEY是开源的蒙特卡洛代码，能够使用完全从第一原理（密度泛函理论）计算中生成的输入数据来预测二次电子发射。 它利用复数介电函数和Penn理论进行非弹性散射过程，并采用相对论的Schrödinger理论通过部分波扩展方法来控制弹性散射。 它不仅允许使用与动量无关的（q = 0）介电函数，而且可以包括显式计算的动量依赖性，并且可以在二次电子生成中利用状态的第一原理密度。 有关更多详细信息，请参阅该代码随附的论文：Maciej P. Polak和Dane Morgan， MAST-SEY：用于二次电子产率的材料仿真工具包。 基于复介电函数的二次电子发射的蒙特卡洛方法，比较。 垫。 科学XXX，xx，（2021）（ ），在使用代码时都应引用它。 安装 下载源代码并进行编译。 使用英特尔编译器可获得最佳性能： icc -std=c++11 -g -O3 -o mast_sey mast

本文表明，在某些高维积分问题中，无论如何仔细选择原始多项式和初始化数，使用Sobol序列的准蒙特卡洛永远不会比普通蒙特卡洛更有效。

使用 Monte Carlo 进行 Heston 模拟