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上传时间: 2023-03-13 14:49:46
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文件类型: PDF
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。