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Application of the improved fast Gauss transform to option pricing under jump-diffusion processes

机译:改进的快速高斯变换在跳扩散过程下的期权定价中的应用

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摘要

Efficient kernel summation is an active research topic in machine learning and computational physics. Fast multipole methods (FMMs) in particular are known as efficient computational methods in these fields, but they have not gained much attention in computational finance. In this paper,we apply the improved fast Gauss transform (IFGT), a version of an FMM, to the computation of European-type option prices under Mertonu27s jump-diffusion model. IFGT is applied to computing the nonlocal integral terms in partial integrodifferential equations, and our results indicate that IFGT is useful for the fast computation of option pricing under this model.
机译:高效的内核求和是机器学习和计算物理学中一个活跃的研究主题。在这些领域中,快速多极子方法(FMM)特别被称为高效计算方法,但是它们在计算金融领域并未引起太多关注。在本文中,我们将改进的快速高斯变换(IFGT)(一种FMM形式)应用于在默顿跳跃扩散模型下的欧式期权价格的计算。 IFGT用于部分积分微分方程中的非局部积分项,我们的结果表明,IFGT可用于在该模型下快速计算期权定价。

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