AIが解く世界の難問 · 数学 · arXiv · 2026-10-26
デリバティブ価格評価の分散低減に向けたニューラル層化因子
原題: On the continuity of conditional distributions and stratification for derivative pricing
モンテカルロ推定の分散を減らす層化サンプリングは、複雑な連続時間モデルでは層化に使う低次元の因子を見つけにくいという課題がある。本研究は、ニューラルネットワークで層化因子を構成する手法を、比例配分の下でのデリバティブ価格評価について検討した。条件付き期待値と条件付き分布の連続性を示し、許容される層化因子に関する普遍近似定理を導いた。定数満期スワップのレンジアクルーアルとワーストオブ型オートコーラブルでの数値実験では、学習した因子が検討したすべてのベンチマークを上回った。