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Titel: “Regression anytime” with brute-force SVD truncation
VerfasserIn: Bender, Christian
Schweizer, Nikolaus
Sprache: Englisch
Titel: The annals of applied probability
Bandnummer: 31
Heft: 3
Startseite: 1140
Endseite: 1179
Verlag/Plattform: Institute of Mathematical Statistics
Erscheinungsjahr: 2021
Freie Schlagwörter: BSDEs
dynamic programming
least-squares Monte Carlo
Monte Carlo simulation
quantitative finance
regression later
Statistical learning
DDC-Sachgruppe: 510 Mathematik
Dokumenttyp: Journalartikel / Zeitschriftenartikel
Abstract: We propose a new least-squares Monte Carlo algorithm for the approximation of conditional expectations in the presence of stochastic derivative weights. The algorithm can serve as a building block for solving dynamic programming equations, which arise, for example, in nonlinear option pricing problems or in probabilistic discretization schemes for fully nonlinear parabolic partial differential equations. Our algorithm can be generically applied when the underlying dynamics stem from an Euler approximation to a stochastic differential equation. A built-in variance reduction ensures that the convergence in the number of samples to the true regression function takes place at an arbitrarily fast polynomial rate, if the problem under consideration is smooth enough.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1214/20-AAP1615
URL der Erstveröffentlichung: https://projecteuclid.org/journals/annals-of-applied-probability/volume-31/issue-3/Regression-anytime-with-brute-force-SVD-truncation/10.1214/20-AAP1615.short
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-362470
hdl:20.500.11880/33124
http://dx.doi.org/10.22028/D291-36247
ISSN: 2168-8737
1050-5164
Datum des Eintrags: 15-Jun-2022
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Mathematik
Professur: MI - Prof. Dr. Christian Bender
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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