Learning the Exact SABR Model

创建于 2025-10-14T12:03:55.370080+08:00 更新于 2025-10-14T12:14:29.131836+08:00

摘要

本论文提出了一种基于深度神经网络（DNN）的SABR模型标定方法，利用超过2亿样本的Monte Carlo模拟生成数据，覆盖长久期与极端执行价，显著提升了标定精度和计算效率。与经典的Hagan等解析近似方法相比，DNN方法避免了套利及准确性问题，实现了快速无套利的利率期权波动率曲面标定，适用于日常交易和风险管理应用 [page::0][page::5][page::9][page::16][page::19]。

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