Adaptive Multilevel Splitting: First Application to Rare-Event Derivative Pricing
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摘要
本报告首次将自适应多层劈裂(AMS)方法应用于金融衍生品中二元期权的罕见事件定价问题。相较于传统蒙特卡洛，AMS在深度价外期权的罕见事件概率估计中实现多达200倍的计算效率提升，保持估计的无偏性且适用于Black–Scholes和Heston模型。通过设计两类重要性函数并调节选择参数，算法展示了稳定的性能和良好的扩展性。实证结果显示AMS优于包括多层蒙特卡洛和对偶变量等经典方差减少技术，在极端罕见事件环境下亦表现强劲，极大推动灾难保险和稀缺事件衍生品的定价效率 [page::0][page::1][page::4][page::9][page::14][page::15].
