This HTML5 document contains 45 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n20http://localhost/temp/predkladatel/
n14http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n18http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n13http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n12https://schema.org/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n15http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F61989100%3A27510%2F05%3A00011846%21RIV06-GA0-27510___/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n21http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n19http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n9http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F61989100%3A27510%2F05%3A00011846%21RIV06-GA0-27510___
rdf:type
n3:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
In general, there are available many ways to detect the value of financial derivatives. Very useful approach is Monte Carlo simulation, mainly in case of complicated payoff functions or complex underlying processes. Unfortunately, the plain Monte Carlo simulation needs a very high number of independent paths to get reliable results. Fortunately, there exists many ways to decrease the number of paths via application of the variance reduction methods. In this paper we present some of theme. First, we generate (i) and (ii)  random numbers. The second one was chosen as an example of a complex model which results in complicated applications. On the other hand it allows us to model the underlying distribution more reliably. Later we apply each of the methods to estimate the value of the European call option and barrier up-and-out call option within both settings - the Black and Scholes (1973) and the Variance gamma model (Madan et al., 1998). Obecně existuje mnoho metod jak zjistit teoreticky správnou hodnotu opce. Velmi užitečným postupem je simulace Monte Carlo. A to zejména v případě komplikovaných výplatních funkcí či komplexních podkladových modelů. Jednoduchá simulace Monte Carlo však vyžaduje velmi vysoký počet scénářů k získání spolehlivého výsledku. Proto jsou často aplikovány některé z metod zaměřených na redukci rozptylu. V tomto článku některé z nich prezentujeme. Nejprve jsou generovány náhodné prvky z vybraných rozložení, normálního a parametrického, (i) a (ii)  . Následně je každá z metod aplikována při hledání správné ceny běžné call opce a bariérové up-and-out call opce. Problém nalezení hodnoty opce tedy řešíme ve dvou prostředích -Black a Scholes (1973) a Variance gama model (Madan et al., 1998). In general, there are available many ways to detect the value of financial derivatives. Very useful approach is Monte Carlo simulation, mainly in case of complicated payoff functions or complex underlying processes. Unfortunately, the plain Monte Carlo simulation needs a very high number of independent paths to get reliable results. Fortunately, there exists many ways to decrease the number of paths via application of the variance reduction methods. In this paper we present some of theme. First, we generate (i) and (ii)  random numbers. The second one was chosen as an example of a complex model which results in complicated applications. On the other hand it allows us to model the underlying distribution more reliably. Later we apply each of the methods to estimate the value of the European call option and barrier up-and-out call option within both settings - the Black and Scholes (1973) and the Variance gamma model (Madan et al., 1998).
dcterms:title
Efficient ways of Monte Carlo simulation in option pricing under complex underlying processes Efektivní metody simulace Monte Carlo při oceňování opcí v rámci komplexních podkladových procesů Efficient ways of Monte Carlo simulation in option pricing under complex underlying processes
skos:prefLabel
Efektivní metody simulace Monte Carlo při oceňování opcí v rámci komplexních podkladových procesů Efficient ways of Monte Carlo simulation in option pricing under complex underlying processes Efficient ways of Monte Carlo simulation in option pricing under complex underlying processes
skos:notation
RIV/61989100:27510/05:00011846!RIV06-GA0-27510___
n4:strany
494-521
n4:aktivita
n11:P
n4:aktivity
P(GA402/04/1357), P(GP402/05/P085)
n4:dodaniDat
n9:2006
n4:domaciTvurceVysledku
n13:3252833
n4:druhVysledku
n16:D
n4:duvernostUdaju
n21:S
n4:entitaPredkladatele
n15:predkladatel
n4:idSjednocenehoVysledku
519669
n4:idVysledku
RIV/61989100:27510/05:00011846
n4:jazykVysledku
n17:eng
n4:klicovaSlova
option pricing; MC simulation; VG process; variance reduction method
n4:klicoveSlovo
n5:VG%20process n5:option%20pricing n5:MC%20simulation n5:variance%20reduction%20method
n4:kontrolniKodProRIV
[40444628A666]
n4:mistoKonaniAkce
Karviná Česká republika
n4:mistoVydani
Karviná
n4:nazevZdroje
Future of the Banking after the Year 2000 in the World and in the Czech Republic
n4:obor
n19:AH
n4:pocetDomacichTvurcuVysledku
1
n4:pocetTvurcuVysledku
1
n4:projekt
n18:GA402%2F04%2F1357 n18:GP402%2F05%2FP085
n4:rokUplatneniVysledku
n9:2005
n4:tvurceVysledku
Tichý, Tomáš
n4:typAkce
n6:WRD
n4:zahajeniAkce
2004-10-19+02:00
s:numberOfPages
28
n14:hasPublisher
Slezská univerzita v Opavě. Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné
n12:isbn
80-7248-342-0
n20:organizacniJednotka
27510