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: Florida State University
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 117
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
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET DURAN
- 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
- Genel lineer istatistiksel modelde yanlı tahmin ediciler ve tanılama metotları
Biased estimators and diagnostic methods in general linear statistical model
TUĞBA SÖKÜT AÇAR
Doktora
Türkçe
2016
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE
- Novel design methods for analog design automation tools
Analog tasarım otomasyonu için özgün tasarım yöntemleri
GÖNENÇ BERKOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNHAN DÜNDAR
YRD. DOÇ. DR. İSMAİL FAİK BAŞKAYA
- Eksik gözlemli uzun süreli (longitudinal) verilerde marjinal ve marjinal olmayan çok seviyeli genelleştirilmiş doğrusal karışık modellerde optimizasyon tekniklerinin karşılaştırılması ve model seçimi
Model selection and comparing optimization techniques in marginal and non-marginal multilevel generalized linear mixed model using missing observed longitudinal data
GAZEL SER
Doktora
Türkçe
2011
BiyoistatistikYüzüncü Yıl ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRETTİN OKUT