10.16853/j.cnki.1009-3575.2021.05.016
高频数据HMCMC方法在Black-Scholes模型中的应用
通过期权定价Black-Scholes模型,采用贝叶斯方法对模型中未知参数给出后验分布,通过高频数据扩充(HFA)的Mone Carlo (MC)方法(HMCMC)给出Black-Scholes模型参数波动率的数值结果,并和矩估计的方法做了比较,数值结果表明,所提出的方法具有较好的应用价值.
Black-Scholes模型;Monte Carlo (MC);数值模拟;R软件
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O242.1(计算数学)
国家自然科学基金;博士基金
2021-12-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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