Quasi-Monte Carlo in finance: extending for problems of high effective dimension
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2005 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Economia Aplicada |
Texto Completo: | https://www.revistas.usp.br/ecoa/article/view/896 |
Resumo: | Neste artigo mostramos que é possível usar métodos de simulação quase-Monte Carlo em problemas de alta dimensão efetiva. Isto é feito por meio de uma combinação de uma cuidadosa construção das seqüências de Sobol e de uma decomposição apropriada da matriz de covariância dos fatores de risco. A eficácia do método é ilustrada por meio da precificação de opções que envolve a solução de problemas com dimensão nominal da ordem de 550 (e dimensão efetiva da ordem de 300). Acreditamos que o método apresentado seja de fácil implementação e de grande interesse para os participantes do mercado financeiro. |
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Quasi-Monte Carlo in finance: extending for problems of high effective dimensionquase-Monte Carlobaixa discrepânciaSoboldimensão efetivaseqüências deterministasquasi-Monte Carlolow-discrepancySoboleffective dimensiondeterministic sequencesNeste artigo mostramos que é possível usar métodos de simulação quase-Monte Carlo em problemas de alta dimensão efetiva. Isto é feito por meio de uma combinação de uma cuidadosa construção das seqüências de Sobol e de uma decomposição apropriada da matriz de covariância dos fatores de risco. A eficácia do método é ilustrada por meio da precificação de opções que envolve a solução de problemas com dimensão nominal da ordem de 550 (e dimensão efetiva da ordem de 300). Acreditamos que o método apresentado seja de fácil implementação e de grande interesse para os participantes do mercado financeiro.In this paper we show that it is possible to extend the use of quasi-Monte Carlo for applications of high effective dimension. This is achieved through a combination of a careful construction of the Sobol sequence and an appropriately chosen decomposition of a covariance matrix. The effectiveness of this procedure is demonstrated as we price average options with nominal dimensions ranging up to 550 (effective dimension around 300). We believe the method we present is easy to implement and should be of great interest to practitioners.Universidade de São Paulo, FEA-RP/USP2005-12-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://www.revistas.usp.br/ecoa/article/view/89610.1590/S1413-80502005000400004Economia Aplicada; Vol. 9 No. 4 (2005); 577-594Economia Aplicada; Vol. 9 Núm. 4 (2005); 577-594Economia Aplicada; v. 9 n. 4 (2005); 577-5941980-53301413-8050reponame:Economia Aplicadainstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPenghttps://www.revistas.usp.br/ecoa/article/view/896/908Copyright (c) 2015 Economia Aplicadainfo:eu-repo/semantics/openAccessSilva, Marcos Eugênio daBarbe, Thierry2012-04-24T15:06:05Zoai:revistas.usp.br:article/896Revistahttps://www.revistas.usp.br/ecoaPUBhttps://www.revistas.usp.br/ecoa/oai||revecap@usp.br1980-53301413-8050opendoar:2023-09-13T12:16:48.067638Economia Aplicada - Universidade de São Paulo (USP)false |
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Neste artigo mostramos que é possível usar métodos de simulação quase-Monte Carlo em problemas de alta dimensão efetiva. Isto é feito por meio de uma combinação de uma cuidadosa construção das seqüências de Sobol e de uma decomposição apropriada da matriz de covariância dos fatores de risco. A eficácia do método é ilustrada por meio da precificação de opções que envolve a solução de problemas com dimensão nominal da ordem de 550 (e dimensão efetiva da ordem de 300). Acreditamos que o método apresentado seja de fácil implementação e de grande interesse para os participantes do mercado financeiro. |
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