基于加权最小二乘拟蒙特卡罗的美式期权定价  

Pricing American options with weighted least-squares quasi-Monte Carlo

作　　者：杨海军[1] 雷杨[1] 

机构地区：[1]北京航空航天大学经济管理学院,北京100083

出　　处：《系统工程学报》2008年第5期532-538,共7页Journal of Systems Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70771002;70741009;70831001)

摘　　要：美式期权定价具有后向迭代搜索特征,在最小二乘拟蒙特卡罗模拟(least-squares quasi-Monte Carlo,LSM)方法的基础上,本文通过随机 Faure 序列以及对偶变数法增加抽样数目,达到减小模拟方差的目的,用其计算标的资产价格,然后用加权最小二乘法进行回归,得到了加权最小二乘拟蒙特卡罗(weighted least-squares quasi-Monte Carlo,WLSQM)方法.从期权价值、标准差、运行时间几个方面比较方法的优劣,得出WLSQM 方法比 LSM 方法估计效果更优的结果,验证了 WLSQM 方法在美式期权定价上的有效性.American options pricing has the hackward feature of iterative search. Based on the leastsquares Monte Carlo （LSM） method, this paper employs Faure sequences and doubles the sample＇ s number by using antithetic variate method to decrease the variance of simulation. Then, underlying assets are valued. Thus, a weighted least-squares quasi-Monte Carlo （WLSQM） method is proposed by weighted least-squares regression. Compared the two methods for option value, standard error and computation cost, WLSQM method is better than LSM method, which validates WLSQM method is effectiveness for pricing American options.

关 键 词：美式期权 加权最小二乘拟蒙特卡罗模拟 对偶变数法 

分 类 号：F83[经济管理—金融学]