ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Греки за допомогою автоматичного диференціювання×Модель Бейтса×Оцінювання за нейтрального до ризику ставлення×
ГалузьКількісні фінансиКількісні фінансиКількісні фінанси
РодинаMachine learningRegression modelRegression model
Рік появи200819961979
Автор методуMike Giles, Iman HomescuDavid S. BatesJohn Harrison and David Kreps
ТипSensitivity AnalysisEquity/FX ModelFundamental Principle
Основоположне джерелоGiles, 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 ↗
Інші назвиAD Greeks, Algorithmic Differentiation, AutodiffSVJ Model, Jump DiffusionRisk-Neutral Measure, Q-Measure
Пов'язані344
ПідсумокAutomatic 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.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: Greeks via Automatic Differentiation · Bates Model · Risk-Neutral Valuation. Отримано 2026-06-19 з https://scholargate.app/uk/compare