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首页> 外文期刊>Journal of Economic Dynamics and Control >Convergence and Biases of Monte Carlo estimates of American option prices using a parametric exercise rule
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Convergence and Biases of Monte Carlo estimates of American option prices using a parametric exercise rule

机译：使用参数执行规则的蒙特卡罗估计美国期权价格的收敛性和偏差

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This paper presents an algorithm for pricing American options using Monte Carlo simulation. The method is based on using a parametric representation of the early exercise decision. It is shown that, as long as this parametric representation subsumes all relevant stopping-times, error bounds can be constructed using two different estimates, one which is biased low and one which is biased high. Both are consistent and asymptotically unbiased estimators of the true option value. Results for high-dimensional American options confirm the viability of the numerical procedure. The convergence results of the paper shed light into the biases present in other algorithms proposed in the literature.
机译：本文提出了一种使用蒙特卡洛模拟对美式期权定价的算法。该方法基于使用早期锻炼决策的参数表示。结果表明，只要该参数表示包括所有相关的停止时间，就可以使用两种不同的估计值来构建误差范围，一种估计值偏低，另一种估计值偏高。两者都是真实期权价值的一致且渐近无偏估计。高维美式期权的结果证实了数值程序的可行性。论文的收敛结果揭示了文献中提出的其他算法中存在的偏差。

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