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Enregistrement W2029681675 · doi:10.1287/mnsc.48.5.625.7803

A Dynamic Programming Procedure for Pricing American-Style Asian Options

2002· article· en· W2029681675 sur OpenAlexaff
Hatem Ben‐Ameur, Michèle Breton, Pierre L’Ecuyer

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueStochastic processes and financial applications
Établissements canadiensUniversité de MontréalGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPiecewiseBellman equationFinite difference methods for option pricingMathematical optimizationDynamic programmingAsian optionConsistency (knowledge bases)Monte Carlo methods for option pricingConvergence (economics)Trinomial treeComputer scienceValuation of optionsBinomial options pricing modelValue (mathematics)Mathematical economicsFunction (biology)Black–Scholes modelMathematicsDynamic pricingApplied mathematicsEconomicsEconometricsArtificial intelligenceMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pricing European-style Asian options based on the arithmetic average, under the Black and Scholes model, involves estimating an integral (a mathematical expectation) for which no easily computable analytical solution is available. Pricing their American-style counterparts, which provide early exercise opportunities, poses the additional difficulty of solving a dynamic optimization problem to determine the optimal exercise strategy. A procedure for pricing American-style Asian options of the Bermudan flavor, based on dynamic programming combined with finite-element piecewise-polynomial approximation of the value function, is developed here. A convergence proof is provided. Numerical experiments illustrate the consistency and efficiency of the PROCEDURE. Theoretical properties of the value function and of the optimal exercise strategy are also established.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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