Question

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会有些金融术语如实物期权，二叉树等。
We propose an alternative approach combining a double binary tree with Kalman filter for scenario generation. In our application, this is an improvement over the simple Monte Carlo approach in three ways. First, in technology portfolio optimization, only investment in optimal scale of each technology is employed. Second, the construction of the scenario tree does not suffer from such approximation inefficiency as does Monte Carlo sampling. Third, for subsequent option valuation, we employ a computationally efficient dynamic programming recursion in Kallio (2001), similar to the certainty equivalent recursion of Smith and Nau (1995). Thereby, we avoid numerical optimization of large-scale stochastic programming problems.

Answer 1

会有些金融术语如实物期权，二叉树等。
我们提出了一个替代办法，结合一种双层的卡尔曼滤波二叉树情景生成。在我们的应用程序，这比简单的蒙特卡罗方法有三种方法的改进。首先，在技术组合优化，只有在每一个技术最优投资规模是就业。其次，场景树建设不受到效率低下等近似一样蒙特卡罗抽样。第三，随后期权估值，我们采用了运算效率在卡里奥动态规划递归（2001），类似的确定性史密斯和瑙（1995年），相当于递归。因此，我们避免了大规模的随机规划问题的数值优化。

Answer 2

提出了一种可选择的方法结合双二叉树的生成与卡尔曼滤波器。在我们的申请,这是改善了简单的蒙特卡罗方法在三种方式。首先,在技术组合优化,只有最优投资规模采用各种技术。第二,建设的树的情况并没有受到这样的近似低效蒙特卡罗抽样也。第三,为后续的选择评估,我们采用高计算效率递归在动态规划人(2001),类似的利差史密斯和Nau递归(1995年)。因此,我们应该避免数值优化技术的大规模随机规划问题。