Monte Carlo and quasi-Monte Carlo methods in financial derivative pricing
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 400091
- Danışmanlar: DR. GİRAY ÖKTEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Florıda State Unıversıty
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
The Monte Carlo and quasi-Monte Carlo method is a powerful mathematical tool usedin various disciplines. The Monte Carlo method uses pseudorandom numbers in simulatingthe underlying model, whereas the quasi-Monte Carlo method uses number theoreticdeterministic sequences. Financial engineering is a popular application area for Monte Carloand quasi-Monte Carlo methods. We discuss the generation of low discrepancy sequences,randomization of these sequences, and the transformation methods to generate normallydistributed random variables. We consider two well known methods for generating normallydistributed numbers, namely; Box-Muller and inverse transformation methods. Someresearchers and financial engineers have claimed that it is incorrect to use the Box-Mullermethod with low-discrepancy sequences, and instead, the inverse transformation methodshould be used. We investigate the sensitivity of various computational finance problemswith respect to different normal transformation methods. Box-Muller transformation methodis theoretically justified in the context of the quasi-Monte Carlo by showing that the sameerror bounds apply for Box-Muller transformed point sets. Furthermore, new error boundsare derived for financial derivative pricing problems such as European call, Asian geometric,and Binary options with a convergence rate of O(N?1). A stratified Box-Muller algorithmis introduced as an alternative to Box-Muller and inverse transformation methods, andnew numerical evidence is presented in favor of this method. Finally, a statistical testfor pseudorandom numbers is adapted for measuring the uniformity of transformed lowdiscrepancy sequences.
Benzer Tezler
- Parameter optimization for mathematical modeling
Matematiksel modelleme için parametre optimizasyonu
MEHMET TUNÇEL
Doktora
İngilizce
2023
Ekonomiİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET DURAN
- Delta katkılı yarıiletkenlerde elektronların taşınım özelliklerinin Monte Carlo yöntemi ile incelenmesi
Examining the transport properties of electrons in delta doped semiconductors with the Monte Carlo method
MELİKE YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Fizik ve Fizik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERRİN ÖZDEMİR
- Optimal external configuration design of missiles
Roketlerin dış geometri tasarımının en iyilenmesi
SEVSAY AYTAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL ÖZGÖREN
DR. GÖKMEN MAHMUTYAZICIOĞLU
- A comparative evaluation of artificial neural networks and polynomial chaos kriging methods in terms of accuracy and computational efficiency for structural reliability analyses
Yapay sinir ağları ve polinom kaos kriging yöntemlerinin yapısal güvenirlik analizlerinde doğruluk ve hesaplama verimliliği açısından karşılaştırmalı değerlendirilmesi
ONUR ALTUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İnşaat Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsüİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENGİN AKTAŞ