基于Bayesian MCMC方法的美式障碍期权模拟定价

在最小二乘蒙特卡洛(LSM)方法基础上,提出用加权最小二乘与蒙特卡洛(MC)方法相结合,得到加权最小二乘蒙特卡洛(WLSM)方法,研究了障碍期权模拟定价的问题.假设标的资产价格过程遵循几何布朗运动,分析了是否支付红利和生成期权价格路径的问题.使用随机化Faure序列替换LSM方法中伪随机数,给出了WLSM方法在美式障碍期权定价的算法步骤.使用R语言对美式障碍上升敲出看跌期权(up-and-out put)在支付红利的情形下进行数值模拟,结果表明此方法与其他定价模型方法相比,定价更准确,说明该方法具有可行性和有效性.