混合 LSMC 和 PDE 方法来定价百慕大期权-研究论文
我们开发了一种混合最小二乘蒙特卡罗偏微分方程 (LSMC-PDE) 方法，用于在随机波动下对资产的百慕大风格期权进行定价。 该算法是为任意数量的资产和波动率过程制定的，我们证明该算法几乎可以肯定地收敛于一类模型。 我们还引入了多级蒙特卡罗/多网格方法来提高算法的计算复杂度。 我们的数值示例侧重于单维 (2d) 和多维 (4d) Heston 模型，并将我们的混合算法与经典 LSMC 方法进行比较。 在每种情况下，我们发现混合算法在估计价格和最佳行使边界方面优于标准 LSMC。
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