テンソルニューラルネットワークを使用したバーミューダンスワップションの価格設定に関する応用

Core Concepts

テンソルニューラルネットワークは、バーミューダンスワップションの価格設定において、高い精度と収束性を提供する。

Abstract

チェイエット・モデルは、欧州およびバーミューダンスワップションの価格設定に広く使用される。 伝統的な方法では高次元の問題に対処できないが、ディープラーニング技術を使用することで解決可能。 テンソルニューラルネットワークはパラメータ節約と精度向上を提供し、Dense Neural Networksよりも速くトレーニング可能。 欧州スワップションとバーミュダスワップションの価格設定手法には戦略的な違いがある。 バーミュダスワップションの価格設定ではTensor Neural Networksが優れた結果を示す。

Stats

Deep-learning techniques have been used to solve the backward Stochastic Differential Equation associated with the value process for European and Bermudan Swaptions. Tensor Neural Networks can provide significant parameter savings while attaining the same accuracy as classical Dense Neural Networks. The Cheyette model is widely used to price interest rate derivatives such as European and Bermudan Swaptions.

Quotes

Key Insights Distilled From

Application of Tensor Neural Networks to Pricing Bermudan Swaptions

by Raj ... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2304.09750.pdf

Deeper Inquiries

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