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J-GLOBAL ID：202202217479307433   整理番号：22A0436866

最適停止問題への適用による最小二乗モンテカルロ法への一般的改善【JST・京大機械翻訳】

Generic improvements to least squares monte carlo methods with applications to optimal stopping problems

著者 (2件)： Wei Wei (Department of Econometrics and Business Statistics, Monash University 900 Dandenong Road, Caulfield East, Victoria 3145, Australia) ,  Zhu Dan (Department of Econometrics and Business Statistics, Monash University 900 Dandenong Road, Caulfield East, Victoria 3145, Australia)
資料名： European Journal of Operational Research  (European Journal of Operational Research)
巻： 298  号： 3  ページ： 1132-1144  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0547A  ISSN： 0377-2217  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最小二乗モンテカルロ法は最適停止問題を解くための標準ツールである。それにもかかわらず,その性能は回帰者の選択を受け,高次元設定における非線形性の存在においてしばしば不満足である。これらの2つの問題は,実際に最適停止問題に存在する。本論文では,これらの問題に取り組むための最小二乗モンテカルロ法に対する2つの一般的改良を提供した。第一の手法は,近似モデルの選択への依存性を緩和するためのモデル平均化を採用し,他方は高次元設定において非線形性を保持する単一指数回帰を定式化する。広い範囲の阻止問題に対する既存のものと比較して提案した方法の有効性を説明した。導入した技術は,最小自乗モンテカルロ法が計算コストの無視できる増加で実行可能である任意のシナリオで一般的に適用可能である。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *モンテカルロ法 ,  *最小二乗法 ,  動的計画法 ,  非線形性 ,  高次元 ,  有効性 ,  定式化
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  計算コスト ,  近似モデル ,  *最適停止問題 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 金融 ,  バミューダの選択肢 ,  モンテカルロシミュレーション ,  動的計画法 ,  高次元オプション価格決定

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 最適停止問題 ,  最小二乗 ,  モンテカルロ法