基于贝叶斯MCMC算法的美式期权定价

• 作者: 熊炳忠 马柏林
• 来源期刊: 经济数学
• 学科: 经济
• 关键词: 美式期权 MCMC回归 方差减少技术 蒙特卡洛模拟
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 55-62
• 页数: 8页
• 分类号: F830
• 字数: 8028字
• 语种: 中文

摘要

鉴于美式期权的定价具有后向迭代搜索特征,本文结合Longstaff和Schwartz提出的美式期权定价的最小二乘模拟方法,研究基于马尔科夫链蒙特卡洛算法对回归方程系数的估计,实现对美式期权的双重模拟定价.通过对无红利美式看跌股票期权定价进行大量实证模拟,从期权价值定价误差等方面同著名的最小二乘蒙特卡洛模拟方法进行对比分析,结果表明基于MCMC回归算法给出的美式期权定价具有更高的精确度.模拟实证结果表明本文提出的对美式期权定价方法具有较好的可行性、有效性与广泛的适用性.该方法的不足之处就是类似于一般的蒙特卡洛方法,会使得求解的计算量有所加大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马柏林	嘉兴学院数理与信息工程学院	18	37	3.0	5.0
2	熊炳忠	嘉兴学院数理与信息工程学院	21	33	3.0	4.0