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派生証券の価格評価における人工知能の活用とその展望
http://hdl.handle.net/10487/00016769
http://hdl.handle.net/10487/00016769afce407a-ea36-4093-b688-e03a1070b1a8
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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02 派生証券の価格評価における人工知能の活用とその展望 (23.1 MB)
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| Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-04-01 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 派生証券の価格評価における人工知能の活用とその展望 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | An AI Application To Derivatives Pricing And Its Prospects | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 人工回路網 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | ディープ・ラーニング | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 機械学習 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 近似解 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | オプション | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | モンテカルロ法 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | SABR モデル | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Artificial neural network | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | deep learning machine learing | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | approxination mefhod | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | option pricing | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | monte calro method | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | SABR model | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||
| 著者 |
舟橋, 秀治
× 舟橋, 秀治 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 金融実務において、派生証券（デリバティブ）の価格付けには（ 1 ）モンテカルロ法（MC）や有限差分法（FDM）などの数値計算法、（ 2 ）特異摂動法や漸近展開法などの近似手法が用いられている。一方で、ここ数年のファイナンスにおける機械学習（Machine learning（ML））の発展は目覚ましく、数多くの手法が提案されており、数値計算法や近似手法に取って変わる勢いである。本稿では、派生証券（デリバティブ）の価値評価に関する問題に対して、Funahashi（2021）で提案された人工回路網（Artificial neural network, (ANN)）を活用したアプローチを中心に紹介し、SABR モデルを用いて実務への応用例を示しながら、その有用性について議論する。 | |||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | In financial practice, ( 1 ) numerical methods, such as Monte Carlo simulation (MC) or finite difference method (FDM), and ( 2 ) approximation methods, such as asymptotic expansion or singular perturbation techniques, have been widely used. In contrast, recent progress in machine learning (ML) in the field of finance has shown remarkable development. Various methods have been proposed to price derivatives or calibrate financial asset-pricing models using the artificial neural network (ANN), which seems to be taking the place of the numerical and approximation methods. This note provides an ANN application to the SABR model and discusses the prospects for the ANN application in financial problems. | |||||
| 内容記述 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 論説 | |||||
| 書誌情報 |
ja : 経済貿易研究 : 研究所年報 en : The Studies in Economics and Trade 号 47, p. 23-37, 発行日 2021-03-25 |
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| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
| 収録物識別子 | 0386-5193 | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN00071389 | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
| その他の言語のタイトル | ||||||
| その他のタイトル | An AI Application To Derivatives Pricing And Its Prospects | |||||
| 出版者 | ||||||
| 出版者 | 神奈川大学経済貿易研究所 | |||||
| 出版者 | ||||||
| 出版者 | Kanagawa University The Institute of Economics and Trade | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | Departmental Bulletin Paper | |||||
