Теория вероятностей и ее применения
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Теория вероятн. и ее примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Теория вероятностей и ее применения, 2024, том 69, выпуск 2, страницы 305–334
DOI: https://doi.org/10.4213/tvp5661
(Mi tvp5661)
 

Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

Метод Монте-Карло для вычисления цен опционов типа lookback в моделях Леви

О. Е. Кудрявцевab, А. С. Гречкоa, И. Э. Мамедовac

a ООО НПФ "ИнВайз Системс", Ростов-на-Дону, Россия
b Ростовский филиал Российской таможенной академии, Ростов-на-Дону, Россия
c Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону, Россия
Список литературы:
Аннотация: В статье построен универсальный метод Монте-Карло для оценивания опционов, функция выплат которых зависит от конечного положения экстремума процесса Леви. Предлагаемый метод позволяет вычислять цены опционов lookback с плавающей и фиксированной ценой исполнения не только в начальный момент времени, но и в течение всего срока, когда текущее положение процесса Леви может не совпадать со своим экстремумом. Предлагаемый алгоритм включает три этапа: аппроксимацию функции распределения процесса экстремума, ее обращение и симуляцию конечного положения экстремума процесса Леви. В работе выведены новые приближенные формулы для вычисления функций распределения процессов супремума и инфимума для моделей Леви, использующие факторизацию Винера–Хопфа. Описаны принципы построения гибридного метода Монте-Карло, комбинирующего классические численные методы построения функции распределения конечного положения процесса экстремума и методы машинного обучения для обращения функции распределения с помощью тензорных нейронных сетей. Проведенные вычислительные эксперименты подтверждают эффективность универсального метода Монте-Карло при вычислении цен опционов lookback.
Ключевые слова: метод Монте-Карло, факторизация Винера–Хопфа, процессы Леви, интегральные преобразования, вычисление цен опционов.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 23-21-00474
Работа выполнена при поддержке РНФ (проект № 23-21-00474).
Поступила в редакцию: 16.06.2023
Принята в печать: 10.10.2023
Англоязычная версия:
Theory of Probability and its Applications, 2024, Volume 69, Issue 2, Pages 243–264
DOI: https://doi.org/10.1137/S0040585X97T991891
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: О. Е. Кудрявцев, А. С. Гречко, И. Э. Мамедов, “Метод Монте-Карло для вычисления цен опционов типа lookback в моделях Леви”, Теория вероятн. и ее примен., 69:2 (2024), 305–334; Theory Probab. Appl., 69:2 (2024), 243–264
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KudGreMam24}
\by О.~Е.~Кудрявцев, А.~С.~Гречко, И.~Э.~Мамедов
\paper Метод Монте-Карло для вычисления цен опционов типа lookback в~моделях Леви
\jour Теория вероятн. и ее примен.
\yr 2024
\vol 69
\issue 2
\pages 305--334
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/tvp5661}
\crossref{https://doi.org/10.4213/tvp5661}
\transl
\jour Theory Probab. Appl.
\yr 2024
\vol 69
\issue 2
\pages 243--264
\crossref{https://doi.org/10.1137/S0040585X97T991891}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85202584676}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/tvp5661
  • https://doi.org/10.4213/tvp5661
  • https://www.mathnet.ru/rus/tvp/v69/i2/p305
  • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Теория вероятностей и ее применения Theory of Probability and its Applications
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024