ScholarGate
Asistents
Machine learningMonte Carlo Methods

Longstaff-Švarca metode

Longstaff-Švarca metode (2001) ir Montekarlo algoritms amerikāņu opciju un bermudu biržu mijmaiņas līgumu (swaptions) novērtēšanai, aptuveni nosakot optimālo izpildes robežu, izmantojot mazāko kvadrātu regresiju. Tā ir kļuvusi par nozares standartu ceļatkarīgu atvasināto instrumentu novērtēšanai, kur analītiskie risinājumi nepastāv.

Pielietot ar EconMindDrīzumāApply, compare, get guidance
Tools & resources
Lejupielādēt slaidus
Learn & explore
VideoDrīzumā

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Metožu karte

Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.

Avoti

  1. 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
  2. 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

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Longstaff-Schwartz Least-Squares Monte Carlo. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/quantitative-finance/longstaff-schwartz-method

Kura metode?

Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.

Salīdzināt blakus
ScholarGateLongstaff-Schwartz Method (Longstaff-Schwartz Least-Squares Monte Carlo). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/quantitative-finance/longstaff-schwartz-method · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026