ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

การคำนวณค่ากรีก (Greeks) ด้วยการหาอนุพันธ์อัตโนมัติ×แบบจำลองของเบตส์×การประเมินมูลค่าแบบไม่คำนึงถึงความเสี่ยง×
สาขาวิชาการเงินเชิงปริมาณการเงินเชิงปริมาณการเงินเชิงปริมาณ
ตระกูลMachine learningRegression modelRegression model
ปีกำเนิด200819961979
ผู้ริเริ่มMike Giles, Iman HomescuDavid S. BatesJohn Harrison and David Kreps
ประเภทSensitivity AnalysisEquity/FX ModelFundamental Principle
แหล่งต้นตำรับGiles, M. B. (2008). Adjoint code by automatic differentiation. Journal of Computational Finance, 12(1), 1-18. link ↗Bates, D. S. (1996). Jumps and stochastic volatility: Exchange rate processes implicit in Deutsche Mark options. Review of Financial Studies, 9(1), 69-107. DOI ↗Harrison, J. M., & Kreps, D. M. (1979). Martingales and arbitrage in multiperiod securities markets. Journal of Economic Theory, 20(3), 381-408. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นAD Greeks, Algorithmic Differentiation, AutodiffSVJ Model, Jump DiffusionRisk-Neutral Measure, Q-Measure
ที่เกี่ยวข้อง344
สรุปAutomatic differentiation (AD) is a computational technique for computing derivatives (Greeks) by differentiating the computer code that computes the option price. AD avoids manual derivation of formulas and finite-difference approximations, yielding exact sensitivities with machine precision. It has become essential for real-time risk management in modern trading systems.The Bates model (1996) combines stochastic volatility and jump diffusion to capture both the volatility smile and the implied volatility skew observed in equity and currency option markets. It extends the Heston model by adding a Poisson jump component to returns, making it suitable for pricing options when sudden price moves are expected.Risk-neutral valuation (1979) is the fundamental principle that derivative prices equal the expected payoff discounted at the risk-free rate, computed under a risk-neutral probability measure (Q-measure). This principle, formalized by Harrison and Kreps, eliminates the need to estimate risk premia and is the foundation of modern derivatives pricing.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Greeks via Automatic Differentiation · Bates Model · Risk-Neutral Valuation. สืบค้นเมื่อ 2026-06-19 จาก https://scholargate.app/th/compare