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KAKEN_18K03422seika  
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本文公開日
 
タイトル
タイトル 確率ボラティリティモデルに対する最適ヘッジ戦略の導出と数値計算法の研究  
カナ カクリツ ボラティリティ モデル ニ タイスル サイテキ ヘッジ センリャク ノ ドウシュツ ト スウチ ケイサンホウ ノ ケンキュウ  
ローマ字 Kakuritsu boratiriti moderu ni taisuru saiteki hejji senryaku no dōshutsu to sūchi keisanhō no kenkyū  
別タイトル
名前 Research on mathematical expressions and numerical methods of optimal hedging strategies for stochastic volatility models  
カナ  
ローマ字  
著者
名前 新井, 拓児  
カナ アライ, タクジ  
ローマ字 Arai, Takuji  
所属 慶應義塾大学・経済学部 (三田) ・教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team head  
外部リンク 科研費研究者番号 : 20349830
 
出版地
 
出版者
名前  
カナ  
ローマ字  
日付
出版年(from:yyyy) 2023  
出版年(to:yyyy)  
作成日(yyyy-mm-dd)  
更新日(yyyy-mm-dd)  
記録日(yyyy-mm-dd)  
形態
1 pdf  
上位タイトル
名前 科学研究費補助金研究成果報告書  
翻訳  
 
 
2022  
 
開始ページ  
終了ページ  
ISSN
 
ISBN
 
DOI
URI
JaLCDOI
NII論文ID
 
医中誌ID
 
その他ID
 
博士論文情報
学位授与番号  
学位授与年月日  
学位名  
学位授与機関  
抄録
Barndorff-Nielsen and Shephardモデル(BNSモデル)に対するmean-variance hedgingの導出とその数値計算法の開発を目指した。得られた成果は、(1)デジタルオプションに対するlocal risk-minimizingの導出、(2)BNSモデルに対するオプション価格の分解公式と近似公式の導出、(3)教師無し深層学習を用いたBNSモデルのオプション価格計算である。
This project aimed to derive an expression of the mean-variance hedging for the Barndorff-Nielsen and Shephard(BNS) model and develop its numerical scheme. The results obtained are (1) derivation of local risk-minimizing for digital options, (2) derivation of decomposition and approximation formulas for option prices for the BNS model, and (3) computation of option prices for the BNS model using unsupervised deep learning.
 
目次

 
キーワード
数理ファイナンス  

確率論  

数値計算  
NDC
 
注記
研究種目 : 基盤研究 (C) (一般)
研究期間 : 2018~2022
課題番号 : 18K03422
研究分野 : 解析学基礎
 
言語
日本語  

英語  
資源タイプ
text  
ジャンル
Research Paper  
著者版フラグ
publisher  
関連DOI
アクセス条件

 
最終更新日
Dec 11, 2024 14:41:09  
作成日
Dec 11, 2024 14:41:09  
所有者
mediacenter
 
更新履歴
Dec 11, 2024    インデックス を変更
 
インデックス
/ Public / 科学研究費補助金研究成果報告書 / 2022年度 / 日本学術振興会
 
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