参数期权定价中的Chebyshev插值低秩张量逼近
摘要：处理高维度是金融计算方法发展中的主要挑战之一，其中需要准确、实时地进行定价、标定和风险评估等任务。在日益增长的文献中，Gass等人提出了一种基于Chebyshev插值的参数期权定价的复杂度降低技术。然而，随着参数数量的增加，该方法受到维度诅咒的影响。在本文中，我们将这种方法扩展到处理高维问题：通过利用低秩结构，我们能够考虑高维参数空间。我们方法的核心是将张量化插值表示为张量列格式，并开发一种基于张量补全的高效方式来近似插值系数。我们将新方法应用于两个模型问题：Heston模型中的美式期权定价和多维Black-Scholes模型中的欧洲篮子期权定价。在这些示例中，我们处理了维度高达25的参数空间。数值结果证实了这些问题的低秩结构以及我们的方法与先进技术相比的有效性。
作者：Kathrin Glau, Daniel Kressner, Francesco Statti
论文ID：1902.04367
分类：Computational Finance
分类简称：q-fin.CP
提交时间：2019-02-13