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Longstaff-Schwartz Method/Preuve
Dossier de preuve de méthode

Longstaff-Schwartz Method

The Longstaff-Schwartz method (2001) is a Monte Carlo algorithm for pricing American options and Bermudan swaptions by approximating the optimal exercise boundary via least-squares regression. It has become the industry standard for pricing path-dependent derivatives where analytical solutions do not exist.

Sources recorded, not reviewed

Dossier source

Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.

Longstaff-Schwartz Least-Squares Monte Carlo
Dossier de méthode taxonomique · ml-model / quantitative-finance
  • 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. · URL
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Revendications organisées

Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.

Pas encore de revendications organisées

Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.

Méthodes apparentées

Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.

Used in the same domainBates Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Used in the same domainLocal Volatility (Dupire)machine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Used in the same domainRisk-Neutral Valuationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Used in the same domainSABR Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

Statut de la preuve

Sources recorded, not reviewed

Bibliographic sources are present. Claim-level evidence review has not been performed.

Sources

2 citations enregistrées, copiées du dossier source de la méthode.

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