Longstaff-Schwartz Least-Squares Monte Carlo
Kluczowym wyzwaniem w przypadku opcji amerykańskich jest decyzja, czy wykonać je teraz, czy zatrzymać dla późniejszego, wyższego zysku. Metoda Longstaff-Schwartza szacuje wartość kontynuacji (oczekiwany przyszły zysk, jeśli instrument zostanie zatrzymany) poprzez regresję wsteczną na symulowanych ścieżkach. W każdym węźle posiadacz opcji porównuje natychmiastowy zysk z oszacowaną wartością kontynuacji i wykonuje opcję, jeśli natychmiastowy zysk jest wyższy.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Mapa metod
Sąsiedztwo pokrewnych metod — wybierz węzeł, aby je zgłębić.
Źródła
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Longstaff-Schwartz Least-Squares Monte Carlo. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/quantitative-finance/longstaff-schwartz-method
Która metoda?
Zestaw tę metodę z najbliższymi jej krewnymi i czytaj je obok siebie — biblioteka kładzie księgi na stole; wybór należy do Ciebie.
- Model BatesaFinanse ilościowe↔ porównaj
- Zmienność lokalna (Dupire)Finanse ilościowe↔ porównaj
- Wycena w mierze neutralnej względem ryzykaFinanse ilościowe↔ porównaj
- Model SABRFinanse ilościowe↔ porównaj
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →