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Enregistrement W4328096305 · doi:10.54691/bcpbm.v37i.3563

Pricing of Asian Options and Barrier Options for The Microsoft Corporation Based on Monte-Carlo Simulation

2023· article· en· W4328096305 sur OpenAlexaff
Yujing Sun

Notice bibliographique

RevueBCP Business & Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueStochastic processes and financial applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExotic optionAsian optionValuation of optionsBinomial options pricing modelEmbedded optionAsset (computer security)CorporationHedgeStochastic gameEconomicsActuarial scienceFinancial economicsPerspective (graphical)Trinomial treeBarrier optionBusinessComputer scienceFinanceMicroeconomicsInterest rateArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the current unstable financial market, option is a popular financial tool to hedge the risk of the underlying asset. Compared with the vanilla options, the exotic options can deal with the more complex requirements of investors. This paper focus on evaluating the Asian options and barrier options based on the data simulated from the Microsoft Corporation. This paper has three main research findings: the first is that it prices the Asian options and four types of the barrier options; the second is that it illustrates the reason for the price difference among the European options, the Asian options and barrier options with the help of payoff diagrams; the third is that it is explain the relationship between these two exotic options and the parameters used in the simulation. This paper would help investors better understanding the difference between the Asian options and barrier options from the perspective of the price and the sensitivity to the parameters.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
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