Metodi di regressione per programmazione dinamica stocastica

In questa tesi si vuole approfondire il metodo di regressione per la programmazione dinamica stocastica, al fine di valutare i derivati finanziari Americani. Inizialmente studiamo il metodo di Eulero, che permette di modellizzare il sottostante dell’opzione, ed il metodo Monte Carlo, per stimare il valore atteso di una variabile aleatoria. Si analizza poi il metodo di regressione attraverso l’approccio di Longstaff-Schwartz, utilizzando esempi e analizzando l’algoritmo. Applichiamo diverse tipologie di polinomi al metodo di regressione e confrontiamo infine opzioni con caratteristiche diverse, grazie anche all’uso di tabelle e grafici.