Vi introducerar och analyserar en simuleringsbaserad, ungefärlig dynamisk programmeringsmetod för prissättning komplexa amerikanska stil alternativ, med en möjligen högdimensionell underliggande tillstånd utrymme. Vi arbetar inom en ändligt parameteriserad familj av ungefärliga värdefunktioner, och introducerar en variant av värde iteration, anpassad till denna parameterinställning. Vi introducerar också en relaterad metod som använder en enda (parameteriserad) värdefunktion, som är en funktion av tid-tillståndet par, i motsats till att använda en separat (oberoende parameteriserad) värdefunktion för varje gång. Våra metoder innefattar utvärdering av värdefunktioner vid en ändlig uppsättning, bestående av "representativa" element i statsrymden. Vi visar att med ett godtyckligt val av denna uppsättning kan approximationsfelet växa exponentiellt med tidshorisonten (tid till utgång). Å andra sidan, om representativa stater väljs genom att simulera den statliga processen med hjälp av den underliggande riskneutrala sannolikhetsfördelningen, är approximationsfelet fortfarande begränsat.
Van Roy och Tsitsiklis REF har infört simuleringsbaserade metoder för prissättning av det komplexa amerikanska alternativet genom iteration.
Regression Methods for Pricing Complex American – Style Options
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}