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Machine learningMonte Carlo Methods

Método de Longstaff-Schwartz

O método de Longstaff-Schwartz (2001) é um algoritmo de Monte Carlo para precificação de opções americanas e swaptions Bermudan, aproximando o limite ótimo de exercício via regressão por mínimos quadrados. Tornou-se o padrão da indústria para precificação de derivativos dependentes de trajetória onde soluções analíticas não existem.

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Fontes

  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

Como citar esta página

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

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ScholarGateLongstaff-Schwartz Method (Longstaff-Schwartz Least-Squares Monte Carlo). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/quantitative-finance/longstaff-schwartz-method · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026