基于矩匹配的機器學習算法及其在期權定價中的應用

發布者:文明辦作者:發布時間:2019-12-12瀏覽次數:209


主講人:徐承龍 上海財經大學教授


時間:2019年12月20日14:00


地點:3號樓301


舉辦單位:數理學院


主講人介紹:徐承龍,男,博士,上海財經大學數學學院教授,博士生導師,計算科學與金融數據研究中心主任。兼任上海市張江高新園區咨詢決策專家,中國計算數學學會理事、中國系統工程學會理事、數學金融系列叢書編委會、全國金融數學與金融工程學術與教學研討會學術委員會委員和上海市計算科學E-研究院特聘研究員。曾主持國家自然科學基金和國家重大研究項目(973)子課題、上海市課題多項。在國內外發表論文60多篇。曾獲得上海市高校優秀青年教師(2001),寶鋼優秀教師獎(2009年),上海市優秀研究成果(學位論文)獎(2003年),全國優秀博士論文提名獎(2004年),上海市教學成果一等獎(2009年,排名第二),第一批國家級精品資源共享課《金融衍生物定價理論》負責人(2013年)和教育部西部聯盟研究生Mooc課程《數值分析》負責人(2016年)。主編的教材《現代數值計算》獲得2014年工信部規劃教材和2015年上海市優秀教材獎。  


內容介紹:本文主要研究Heston  模型下的歐式期權定價問題,在條件期望公式的基礎上,建立了兩種重點取樣蒙特卡羅方法的計算框架。為了確定兩種重點取樣蒙特卡羅方法的最佳參數,提出了兩種基于矩匹配的機器學習方法:一方面從理論上分別證明了我們提出的方法的合理性,另一方面從數值實驗的角度也驗證了該方法是簡單、有效的。由于本文建立的方法不需要隨機優化問題有解析形式的目標函數,因此本文建立的方法有較好的普適性與可應用性。

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