Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews the use of Fourier transform methods in the pricing of contingent claims. This is a very promosing topic in finance, given the scarcity of closed-form solutions for derivative prices. It is shown that solving for the Fourier Transform is much easier than solving for the price, especially so under complex probability models, such as affine jump diffusions. In fact, explicit solutions for the Fourier transform are guaranteed for many types of contingent claims. As a consequence, the only remaining numerical issue in that case is the inversion of the Fourier transform. Resume Dans ce papier nous passons en revue la methode de transformee de Fourier tels qu’elle est utilisee pour l’evaluation des biens contingents. Cette voie de recherche est encore prometteuse etant donnee la rarete des formes explicites pour les prix de certains produits derives. En fait, pour les modeles probabilistes riches comme les processus affines avec sauts, il est plus facile de resoudre pour la transformee de Fourier du prix que le prix lui meme. On constate a cet effet que plusieurs biens contingents permettent d’avoir la transformee de Fourier sous une forme explicite et pour trouver le prix, il suffit de l’inverser, tres souvent numeriquement. Les Cahiers du GERAD G–2010–72 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».