ScholarGate
Assistent
Machine learningMonte Carlo Methods

Longstaff-Schwartz-metoden

Longstaff-Schwartz-metoden (2001) er en Monte Carlo-algoritme for prising av amerikanske opsjoner og Bermudan swaptions ved å tilnærme den optimale utøvelsesgrensen via minste kvadraters regresjon. Den har blitt industristandarden for prising av stiavhengige derivater der analytiske løsninger ikke eksisterer.

Anvend med EconMindSnartVideoSnartLast ned lysbilder

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Metodekart

Nabolaget av beslektede metoder — velg en node for å utforske.

Kilder

  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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Longstaff-Schwartz Least-Squares Monte Carlo. ScholarGate. https://scholargate.app/no/quantitative-finance/longstaff-schwartz-method

Hvilken metode?

Sett denne metoden ved siden av sin nærmeste slektning og les dem side om side — biblioteket legger bøkene på bordet; valget er ditt.

Sammenlign side om side
ScholarGateLongstaff-Schwartz Method (Longstaff-Schwartz Least-Squares Monte Carlo). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/quantitative-finance/longstaff-schwartz-method · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026