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Bayes推断和神经网络求解美式回望期权的隐含波动率
1
作者
陶李
朱本喜
+1 位作者
钱译缘
徐嘉琪
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2024年第6期1363-1369,共7页
首先,用原始对偶活跃集方法求解期权定价正问题,将相应的数值解作为监督学习的输出,然后用训练好的神经网络替代期权定价正问题模型.其次,结合Bayes推断与神经网络进行Metropolis-Hastings采样,求解隐含波动率反问题.该方法减少了采样...
首先,用原始对偶活跃集方法求解期权定价正问题,将相应的数值解作为监督学习的输出,然后用训练好的神经网络替代期权定价正问题模型.其次,结合Bayes推断与神经网络进行Metropolis-Hastings采样,求解隐含波动率反问题.该方法减少了采样过程中正问题计算量庞大的问题,从而加速了反问题求解过程.
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关键词
隐含波动率
BAYES推断
神经网络
替代模型
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职称材料
题名
Bayes推断和神经网络求解美式回望期权的隐含波动率
1
作者
陶李
朱本喜
钱译缘
徐嘉琪
机构
海南大学国际商学院
吉林大学数学学院
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2024年第6期1363-1369,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(批准号:12271207).
文摘
首先,用原始对偶活跃集方法求解期权定价正问题,将相应的数值解作为监督学习的输出,然后用训练好的神经网络替代期权定价正问题模型.其次,结合Bayes推断与神经网络进行Metropolis-Hastings采样,求解隐含波动率反问题.该方法减少了采样过程中正问题计算量庞大的问题,从而加速了反问题求解过程.
关键词
隐含波动率
BAYES推断
神经网络
替代模型
Keywords
implied volatility
Bayesian inference
neural network
surrogated model
分类号
O241.8 [理学—计算数学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Bayes推断和神经网络求解美式回望期权的隐含波动率
陶李
朱本喜
钱译缘
徐嘉琪
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2024
0
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