The Valuation of American Options on Multiple Assets
Notice bibliographique
Résumé
Dans cet article nous établissons des formules d'évaluation pour un ensemble d'options américaines sur deux ou plus actifs sous-jacents. Notre contribution est de deux ordres. En premier lieu nous caractérisons la région d'exercice optimale et établissons des formules d'évaluation pour un nombre de contrats d'options américaines à actifs multiples sous-jacents et à fonctions de gains convexes. Des exemples incluent les options sur le maximum de deux actifs, les options à double prix d'exercice, les options sur différentiels, les options d'échange, les options sur le produit et les puissances du produit, et les options sur la moyenne arithmétique de deux actifs. En deuxième lieu, nous considérons également une classe de contrats à gains non-convexes tels que les options d'échange américaines avec plafond. Pour cette option nous identifions de manière explicite la frontière d'exercice optimale et nous établissons une décomposition en termes d'une option d'échange avec plafond avec exercice automatique lorsque le plafond est atteint et d'une prime d'exercice prématuré qui dépend des bénéfices réalisés lorsque l'exercice précède l'atteinte du plafond. Outre la généralisation de la littérature présente sur l'évaluation des options américaines, notre analyse a également des conséquences pour la théorie macro-économique de l'investissement dans l'incertain. Une spécialisation d'un de nos modèles constitue également une nouvelle formule de représentation pour une option américaine avec plafond sur un actif sous-jacent unique.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».