Pricing Multi-Asset Bermudan Commodity Options with Stochastic Volatility Using Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
It has been recognized that volatility in commodity markets fluctuates significantly depending on the demand–supply relationship and geopolitical risk, and that risk and financial management using multivariate derivatives are becoming more important. This study illustrates an application of multi-layered neural networks for multi-dimensional Bermudan option pricing problems assuming a multi-asset stochastic volatility model in commodity markets. In addition, we aim to identify continuation value functions for these option pricing problems by implementing smooth activation functions in the neural networks and evaluating their accuracy compared with other activation functions or regression techniques. First, we express the underlying asset dynamics using the multi-asset stochastic volatility model with mean reversion properties in the commodity market and formulate the multivariate Bermudan commodity option pricing problem. Subsequently, we apply multi-layer perceptrons in the neural network to represent the continuation value functions of Bermudan commodity options, wherein the entire neural network is trained using the least-squares Monte Carlo simulation method. Finally, we perform numerical experiments and demonstrate that applications of neural networks for Bermudan options in a multi-dimensional commodity market achieve sufficient accuracy with regard to various aspects, including changing the exercise dates, the number of layers/neurons, and the dimension of the problem.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».