ScholarGate
Assistent
Machine learningMonte Carlo Methods

Longstaff-Schwartz Methode

De Longstaff-Schwartz methode (2001) is een Monte Carlo-algoritme voor het prijzen van Amerikaanse opties en Bermudaanse swaptions door de optimale uitoefengrens te benaderen via kleinste-kwadratenregressie. Het is de industriestandaard geworden voor het prijzen van pad-afhankelijke derivaten waarvoor analytische oplossingen niet bestaan.

Toepassen met EconMindBinnenkortVideoBinnenkortDia's downloaden

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Methodenkaart

De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.

Bronnen

  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

Deze pagina citeren

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

Welke methode?

Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.

Naast elkaar vergelijken
ScholarGateLongstaff-Schwartz Method (Longstaff-Schwartz Least-Squares Monte Carlo). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/quantitative-finance/longstaff-schwartz-method · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026