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基于混合卡尔曼粒子滤波算法的期权定价方法

张应博  王法胜  杨俊生  
【摘要】:本文针对金融领域的期权定价问题,提出一种混合卡尔曼粒子滤波算法,该算法使用Unscented卡尔曼滤波器(UKF)和扩展卡尔曼滤波器(EKF)作为混合建议分布产生重要采样密度。每一个粒子经过UKF更新得到一个状态估计值,然后以该估计值作为扩展卡尔曼滤波器的先验估计再次更新粒子,得到该时刻最终的估计值。实验中使用经典的Black-Scholes期权定价公式,使用包括混合卡尔曼粒子滤波算法在内的四种算法对期权价格进行预测,结果表明MKPF算法预测的期权价格与真实期权价格的误差最小。

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