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Metodi Monte Carlo per la valutazione di Opzioni Finanziarie

Abstract

Introduzione

Metodi Monte Carlo e valutazione di opzioni finanaziarie

Generazione di numeri casuali

Sequenze stocastiche e deterministiche

Metodo della Funzione di Ripartizione Inversa

Metodo Standard Rejection

Tecniche di riduzione della varianza

Tecnica delle variabili antitetiche

Tecnica della variabile di controllo

Tecnica del campionamento stratificato

Tecnica di campionamento Latin Hypercube

Tecnica del campionamento degenere

Tecnica del matching tra momenti (o quadratic sampling)

Bibliografia

Metodi Monte Carlo per la valutazione di Opzioni Finanziarie

Metodo della Funzione di Ripartizione Inversa

Il metodo di simulazione noto come Funzione di Ripartizione Inversa utilizza una delle caratteristiche costitutive della definizione di funzione di ripartizione di una variabile casuale. Gli algoritmi di simulazione per variabili casuali specifiche possono essere ricondotti, in questo caso ad un principio generale ben noto in statistica.

E’ il metodo più generale di simulazione e richiede che la funzione di densità di probabilità sia integrabile e che la funzione di ripartizione sia invertibile. Data la generazione di numeri casuali (o pseudo-casali) uniformemente distribuiti in [0,1] e la successiva trasformazione dell’i-esimo valore generato mediante la funzione di ripartizione inversa si ottengono valori casuali estratti dalla distribuzione f (x) .

Di R. Casarin & M. Gobbo

 

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