Im Rahmen der Arbeit werden numerische Verfahren für zeitdiskrete Marktmodelle bestimmt, die das Minimierungsproblem aus der Definition der varianzoptimalen Hedgingstrategie lösen. Dazu werden zwei Approximationen verwendet: Zum einen werden die Hedgingstrategien durch Basisfunktionen approximiert und zum anderen wird der Erwartungswert mit einer Monte-Carlo Simulation berechnet. Das resultierende Minimierungsproblem entspricht einer linearen Regression, welche mit dem QR-Verfahren gelöst werden kann. Unter der Voraussetzung, dass der Preisprozess des Underlyings ein Martingal ist, lassen sich die Hedingstrategien zu den einzelnen Zeitpunkten über separate Regressionen bestimmen. Die Konvergenz dieses Verfahrens wird mit Hilfe einer Varianzreduktion beruhend auf dem Bellmannschen Optimalitätsprinzip verbessert.
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Im Rahmen der Arbeit werden numerische Verfahren für zeitdiskrete Marktmodelle bestimmt, die das Minimierungsproblem aus der Definition der varianzoptimalen Hedgingstrategie lösen. Dazu werden zwei Approximationen verwendet: Zum einen werden die Hedgingstrategien durch Basisfunktionen approximiert und zum anderen wird der Erwartungswert mit einer Monte-Carlo Simulation berechnet. Das resultierende Minimierungsproblem entspricht einer linearen Regression, welche mit dem QR-Verfahren gelöst werden...
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