Longstaff-Schwartz Least-Squares Monte Carlo
Ключовото предизвикателство при американските опции е да се реши дали да се упражни сега, или да се задържи за по-висока печалба по-късно. Longstaff-Schwartz оценява продължаващата стойност (очаквана бъдеща печалба, ако се задържи) чрез регресия назад по симулирани пътища. Във всеки възел притежателят на опцията сравнява незабавната печалба с оценената продължаваща стойност и упражнява, ако незабавната печалба е по-висока.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Карта на методите
Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.
Източници
- Longstaff, F. A., & Schwartz, E. S. (2001). Valuing American options by simulation: A simple least-squares approach. Review of Financial Studies, 14(1), 113-147. DOI: 10.1093/rfs/14.1.113 ↗
- Clements, D. J., & Minca, A. (2008). A simulation approach to estimating near-optimal valuation functions for Bermudan options. Journal of Computational Finance, 12(2), 73-96. link ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Longstaff-Schwartz Least-Squares Monte Carlo. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/quantitative-finance/longstaff-schwartz-method
Кой метод?
Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.
- Модел на БейтсКоличествени финанси↔ сравняване
- Локална волатилност (Дюпир)Количествени финанси↔ сравняване
- Безрискова оценкаКоличествени финанси↔ сравняване
- Модел SABRКоличествени финанси↔ сравняване
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →