ScholarGate
Асистент
Machine learningMonte Carlo Methods

Метод Лонгстаффа-Шварца

Метод Лонгстаффа-Шварца (2001) — це алгоритм Монте-Карло для оцінки американських опціонів та бермудських свопціонів шляхом апроксимації оптимальної межі виконання за допомогою регресії найменших квадратів. Він став галузевим стандартом для оцінки залежних від траєкторії похідних, для яких аналітичні розв'язки не існують.

Застосувати у EconMindНезабаромВідеоНезабаромЗавантажити слайди

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Карта методів

Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.

Джерела

  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

Як цитувати цю сторінку

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

Який метод?

Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.

Порівняти поруч
ScholarGateLongstaff-Schwartz Method (Longstaff-Schwartz Least-Squares Monte Carlo). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/quantitative-finance/longstaff-schwartz-method · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026