Bayes推断和神经网络求解美式回望期权的隐含波动率
Solving Implied Volatility of American Lookback Options byBayesian Inference and Neural Network作者机构：海南大学国际商学院海口570228 吉林大学数学学院长春130012
出 版 物：《吉林大学学报（理学版）》 (Journal of Jilin University:Science Edition)
年 卷 期：2024年第62卷第6期
页 面：1363-1369页
学科分类：07[理学] 070102[理学-计算数学] 0701[理学-数学]
基 金：国家自然科学基金面上项目(批准号:12271207)
摘 要：首先,用原始对偶活跃集方法求解期权定价正问题,将相应的数值解作为监督学习的输出,然后用训练好的神经网络替代期权定价正问题模型.其次,结合Bayes推断与神经网络进行Metropolis-Hastings采样,求解隐含波动率反问题.该方法减少了采样过程中正问题计算量庞大的问题,从而加速了反问题求解过程.
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