Deep Joint Learning valuation of Bermudan Swaptions
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摘要
本报告提出了一种基于深度联合学习与微分神经网络(DANN)的新型算法，旨在高效准确地估价早期行权产品——伯穆丹互换期权。通过结合蒙特卡洛采样的高噪声支付标签与多个相关金融产品的联合训练，极大提升了模型的泛化能力和预测精度。数值实验证明，该方法不仅显著缩减了估值误差，还实现了参数敏感度的自动计算，且具备推广到其他复杂衍生品的潜力 [page::0][page::1][page::3][page::9][page::11][page::15]。
