Convergence Speed of Bermudan, Randomized Bermudan, and Canadian Options
Notice bibliographique
Résumé
American options have long received considerable attention in the literature, with numerous publications dedicated to their pricing. Bermudan and randomized Bermudan options are broadly used to estimate their prices efficiently. Notably, the penalty method yields option prices that coincide with those of randomized Bermudan options. However, theoretical results regarding the speed of convergence of these approximations to the American option price remain scarce. In this paper, we address this gap by establishing a general result on the convergence speed of Bermudan and randomized Bermudan option prices to their American limits. We prove that for convex payoff functions, the convergence speed is linear; that is, of order 1/n, where n denotes the number of exercisable opportunities in the Bermudan case and serves as the intensity parameter of the underlying Poisson process in the randomized Bermudan case. Our framework is quite general, encompassing Lévy models, stochastic volatility models, and nearly any risk-neutral model that can be incorporated within a strong Markov framework. We extend our analysis to Canadian options, showing under mild conditions a convergence rate of 1/n to their American limits. To our knowledge, this is the first study addressing the speed of convergence in Canadian option pricing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».