SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-134446"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-134446" > Monte Carlo Euler a...

Monte Carlo Euler approximations of HJM term structure financial models

Björk, T. (författare)
Stockholm School of Economics,Handelshögskolan i Stockholm
Szepessy, A. (författare)
KTH,Numerisk analys, NA,Royal Institute of Technology (SE)
Tempone, R. (författare)
King Abdullah University of Science and Technology (SA)
visa fler...
Zouraris, G. E. (författare)
University of Crete (GR)
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2012-11-22
2013
Engelska.
Ingår i: BIT Numerical Mathematics. - : Springer Science and Business Media LLC. - 0006-3835 .- 1572-9125. ; 53:2, s. 341-383
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • We present Monte Carlo-Euler methods for a weak approximation problem related to the Heath-Jarrow-Morton (HJM) term structure model, based on Itô stochastic differential equations in infinite dimensional spaces, and prove strong and weak error convergence estimates. The weak error estimates are based on stochastic flows and discrete dual backward problems, and they can be used to identify different error contributions arising from time and maturity discretization as well as the classical statistical error due to finite sampling. Explicit formulas for efficient computation of sharp error approximation are included. Due to the structure of the HJM models considered here, the computational effort devoted to the error estimates is low compared to the work to compute Monte Carlo solutions to the HJM model. Numerical examples with known exact solution are included in order to show the behavior of the estimates.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Matematik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics (hsv//eng)

Nyckelord

A posteriori error estimates
A priori error estimates
Bond market
HJM model
Monte Carlo methods
Option price
Stochastic differential equations

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy