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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 125 - 131 (7page)
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버뮤다 옵션의 가격을 계산하기 위한, 좀더 엄밀하게 말하면 시장가격에 가장 근사하다고 의견의 일치를 보는 방법은 아직 없다. 버뮤다옵션의 가격결정은 동적 프로그래밍 원칙을 해결하는 것과 같으며, 특히 큰 차원에 있어서 주된 어려움은 지속 가치와 관련된 조건부 기대치들의 계산에서 비롯된다. 이러한 조건부 기대치들은 유한 차원 벡터 공간상에서 전형적인 회귀 기법에 의해 계산된다. 본 연구에서는 조건부 기대치들의 신경망근사치를 연구한다. 또한 표준 최소자승회귀분석을 신경망 근사치로 대체함으로써 잘 알려진 Longstaff-Schwartz 알고리듬과 합치됨을 보인다.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. Modelling
3. 심층신경망의 고려 사항과 근사이론
4. 알고리듬
5. 결론
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
F. Longstaff / 2001 / Valuing American options by simulation : A simple least-square approach / Review of Financial Studies 14:113~147
A. Ibanez / 2004 / Valuation by Simulation of Contingent Claims with Multiple Early Exercise Opportunities / Mathematical Finance 13:223~248
L C. G. Roger / 2002 / Monte Carlo Valuation of American Options / Mathematical Finance 12:271~286
M. B. Haugh / 2004 / Pricing American Options: A Duality Approach / Operations Research 52:258~270
J. A. Tilley / 1993 / Valuing american options in a path simulation model / Transactions of the Society of Actuaries 45(83):104
A. Ibanez / 2004 / Valuation by Simulation of Contingent Claims with Multiple Early Exercise Opportunities / Mathematical Finance 13:223~248
L C. G. Roger / 2002 / Monte Carlo Valuation of American Options / Mathematical Finance 12:271~286
M. B. Haugh / 2004 / Pricing American Options: A Duality Approach / Operations Research 52:258~270
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