Valoración no lineal de derivados financieros en mercados con iliquidez mediante extensiones del teorema de Feynman-Kac y algoritmos de aprendizaje automático

ilustraciones, diagramas, tablas

Autores:

Moreno Trujillo, John Freddy

Tipo de recurso:

Doctoral thesis

Fecha de publicación:

2024

Institución:

Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:

Universidad Nacional de Colombia

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repositorio.unal.edu.co:unal/86877

Acceso en línea:

https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/86877
https://repositorio.unal.edu.co/

Palabra clave:

330 - Economía::332 - Economía financiera
510 - Matemáticas::519 - Probabilidades y matemáticas aplicadas
000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::006 - Métodos especiales de computación
DERIVADOS FINANCIEROS
OPCIONES (FINANZAS)
TEORIA DEL APRENDIZAJE COMPUTACIONAL
APRENDIZAJE SUPERVISADO (APRENDIZAJE AUTOMATICO)
ECUACIONES DIFERENCIALES NO LINEALES
REDES NEURALES (COMPUTADORES)
Derivative securities
Options (Finance)
Computational learning theory
Supervised learning (Machine learning)
Differential equations, nonlinear
Neural networks (Computer science)
Mercado ilíquido
Valoración de derivados
Ecuaciones diferenciales parciales no lineales
Representación de Feynman-Kac
Redes neuronales artificiales
Illiquid market
Derivative valuation
Nonlinear partial differential equations
Feynman-Kac representation
Artificial neural networks

Rights

openAccess

License

Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional