Machine learningMonte Carlo Methods
שיטת Longstaff-Schwartz
שיטת Longstaff-Schwartz (2001) היא אלגוריתם מונטה קרלו לתמחור אופציות אמריקאיות ו-Bermudan swaptions על ידי קירוב גבול התממשות האופטימלי באמצעות רגרסיית ריבועים פחותים. היא הפכה לתקן התעשייתי לתמחור נגזרים תלויי-מסלול שאין להם פתרונות אנליטיים.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
מפת שיטות
סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Longstaff-Schwartz Least-Squares Monte Carlo. ScholarGate. https://scholargate.app/he/quantitative-finance/longstaff-schwartz-method
איזו שיטה?
הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.
- מודל Batesמימון כמותי↔ השוואה
- תנודתיות מקומית (Dupire)מימון כמותי↔ השוואה
- תמחור נטול סיכוןמימון כמותי↔ השוואה
- מודל SABRמימון כמותי↔ השוואה