A DEEP IMPLICIT-EXPLICIT MINIMIZING MOVEMENT METHOD FOR OPTION PRICING IN JUMP-DIFFUSION MODELS
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摘要
本报告提出基于深度隐式-显式最小移动法结合残差型人工神经网络(ANN)的新方法，用于多资产跳跃扩散模型下的欧式篮子期权定价。通过Merton跳跃扩散模型数值实验验证该方法的计算效率及高维表现，包含积分算子的两种近似技术（稀疏格点Gauss-Hermite和ANN特制求积法），并通过与深度Galerkin及深度BSDE求解器对比展示了其优越性[page::0][page::1][page::4][page::10][page::14][page::15]。
