Amb motiu del tancament d'estiu, la validació de documents es reprendrà a partir del 28 d'agost de 2026. Disculpeu les molèsties.
Con motivo del cierre de verano, la validación de documentos se reanudará a partir del 28 de agosto de 2026. Disculpad las molestias
Due to the summer closure, document validation will resume starting August 28, 2026. We apologize for any inconvenience.

Fitxers

679187.pdf (1.12 MB)

Tipus de document

Article

Versió

Versió acceptada

Data de publicació

2018

Llicència de publicació

cc-by-nc-nd (c) Elsevier B.V., 2018
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/120997

On the data-driven COS method

Títol de la revista

Autors

Director/Tutor

ISSN de la revista

Títol del volum

Recurs relacionat

https://doi.org/10.1016/j.amc.2017.09.002

Resum

In this paper, we present the data-driven COS method, ddCOS. It is a Fourier-based financial option valuation method which assumes the availability of asset data samples: a characteristic function of the underlying asset probability density function is not required. As such, the presented technique represents a generalization of the well-known COS method [1]. The convergence of the proposed method is in line with Monte Carlo methods for pricing financial derivatives. The ddCOS method is then particularly interesting for density recovery and also for the efficient computation of the option's sensitivities Delta and Gamma. These are often used in risk management, and can be obtained at a higher accuracy with ddCOS than with plain Monte Carlo methods.

Matèries

Estadística matemàtica, Anàlisi de Fourier, Matemàtica aplicada, Mètode de Montecarlo

Matèries (anglès)

Mathematical statistics, Fourier analysis, Applied mathematics, Monte Carlo method

Citació

Col·leccions

Articles publicats en revistes (Econometria, Estadística i Economia Aplicada)

Citació

LEITAO, Alvaro, et al. On the data-driven COS method. Applied Mathematics and Computation. 2018. Vol. 317, num. January, pags. 68-84. ISSN 0096-3003. [consulted: 4 of August of 2026]. Available at: https://hdl.handle.net/2445/120997

Exportar metadades

JSON - METS

Compartir registre