Longstaff-Schwartz-Methode
Die zentrale Herausforderung bei amerikanischen Optionen besteht darin, zu entscheiden, ob man sie jetzt ausübt oder für einen späteren höheren Ertrag behält. Longstaff-Schwartz schätzt den Fortsetzungswert (erwarteter zukünftiger Ertrag bei Beibehaltung) durch Rückwärtsregression über simulierte Pfade. An jedem Knoten vergleicht der Optionsinhaber den sofortigen Ertrag mit dem geschätzten Fortsetzungswert und übt aus, wenn der sofortige Ertrag höher ist.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Methodenkarte
Die Nachbarschaft verwandter Methoden — wählen Sie einen Knoten, um sie zu erkunden.
Quellen
- 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 ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Longstaff-Schwartz Least-Squares Monte Carlo. ScholarGate. https://scholargate.app/de/quantitative-finance/longstaff-schwartz-method
Welche Methode?
Stellen Sie diese Methode neben ihre nächsten Verwandten und lesen Sie sie nebeneinander — die Bibliothek legt die Bücher auf den Tisch; die Wahl liegt bei Ihnen.
- Bates-ModellQuantitative Finanzwirtschaft↔ vergleichen
- Lokale Volatilität (Dupire)Quantitative Finanzwirtschaft↔ vergleichen
- Risikoneutrale BewertungQuantitative Finanzwirtschaft↔ vergleichen
- SABR-ModellQuantitative Finanzwirtschaft↔ vergleichen
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →