用于百慕大期权定价的 Kriging 元模型与实验设计
计算金融
2016-10-27 v3 统计方法学
摘要
我们研究了在 Longstaff 和 Schwartz 的回归蒙特卡洛（RMC）框架下求解最优停止问题的两种新策略。首先，我们提议使用随机 Kriging（高斯过程）元模型来拟合延续价值。Kriging 提供了一种灵活的、非参数的回归方法，可量化近似质量。其次，我们将 RMC 中使用的随机网格的选择与实验设计范式相联系。我们考察了空间填充与自适应实验设计；还研究了在设计点处通过重复模拟的批处理来提高信噪比。在多种资产动态下对百慕大看跌期权和最大看涨期权（Max-Calls）估值的数值案例研究表明，我们的方法相比现有途径显著减少了模拟预算。
引用
@article{arxiv.1509.02179,
title = {Kriging Metamodels and Experimental Design for Bermudan Option Pricing},
author = {Michael Ludkovski},
journal= {arXiv preprint arXiv:1509.02179},
year = {2016}
}
备注
27 pages, 6 figures