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J-GLOBAL ID：201702280641685462   整理番号：17A0828451

オプション価格決定のためのMapReduceを用いた並列モンテカルロ法【Powered by NICT】

Parallel Monte Carlo Method with MapReduce for Option Pricing

著者 (4件)： Wang Shijia ,  Zhou Liang ,  Li Yuanyuan ,  Wu Junfeng
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： Trustcom/BigDataSE/ISPA  ページ： 2116-2121  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オプションと他の金融派生商品は,金融市場でますます重要になっている。最も重要な経済活動の一つとして,合理的なオプション価格決定は貿易市場は定常と規則的にするだけでなく,意思決定を行うために価値ある情報を投資家を提供した。財務データの成長とオプション価格決定法の固有の複雑さとして,オプション価格決定はますます挑戦に直面している,溶液のランダム問題で時間がかかる。モンテカルロオプション価格決定における最も一般的に用いられる方法の一つである。しかし,より良い解を得るために,モンテカルロ法を用いて,膨大な数のシミュレーションを必要とする。十百万シミュレーションのまでであり,大量のデータを生成する。すなわち,モンテカルロシミュレーションは本質的にcomputingintensive。一方,伝統的な並列モンテカルロ法の実行は複雑である。大量データと膨大な計算コストはモンテカルロ法のさらなる応用を制限している。上記問題に対処するために,本論文では,モンテカルロ法による効率的なB-Sオプション価格決定問題を研究・オプション価格設定のための並列モンテカルロ法を提案した。この方法はMapReduceフレームワーク,簡単な強力な並列プログラミング手法であるモンテカルロシミュレーションを拡張した。モンテカルロシミュレーションを分割三相に,それらが1つのMapReduceジョブを実行した。大規模クラスタ計算能力の支援およびMapReduceの優れたスケーラビリティにより,提案した方法はよく問題を解決でき,オプション価格決定問題を効率的に解決する。実験結果も高速化とsizeupの良好な特性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 決定問題 ,  クラスタ ,  シミュレーション ,  *モンテカルロ法 ,  意思決定 ,  高速化
準シソーラス用語： 並列プログラミング ,  計算コスト ,  モンテカルロシミュレーション ,  投資家 ,  経済活動 ,  金融市場 ,  デリバティブ ,  *MapReduce ,  *オプション価格 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 利益管理  (KA05030A) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： オプション価格 ,  MapReduce ,  モンテカルロ法