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<div class="csl-entry">Kalista, M. (2019). <i>Approximation of the rough Heston model by machine learning</i> [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2019.53760</div>
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dc.identifier.uri
https://doi.org/10.34726/hss.2019.53760
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dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/20.500.12708/10508
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dc.description.abstract
Diese Diplomarbeit beschäftigt sich mit der Approximation der Pricing-Funktion eines Volatilität-Modells - dem Rough-Heston Modell - mithilfe eines künstlichen neuronalen Netzes. Zu Beginn der Arbeit wird die Pricing-Funktion dieses Modells berechnet. Anschließend werden allgemein Funktionsweise und Begrifflichkeiten von neuronalen Netzen definiert und deklariert, bevor der Kern der Arbeit, welcher sich mit dem radialen Basisfunktions-Netzwerk beschäftigt, erörtert wird. Es werden vor allem die Approximations-Fähigkeit, sowie die für die Performance entscheidende Trainingsphase, inklusive verschiedener Aktivierungsfunktionen, näher betrachtet und erklärt. Abschließend wird die numerische Implementierung der Approximation der Pricing-Funktion durch ein radiales Basisfunktions-Netzwerk gezeigt, sowie unterschiedliche Simulationen des Netzes durchgeführt.
de
dc.description.abstract
The objective of this diploma thesis is the approximation of the pricing-function of the Rough-Heston volatility model via an artificial neural network. At the beginning, the pricing-function of this model is calculated. A general declaration of terms, as well as the operating principle of neural networks will illustrate how these networks are trained and how they operate. Subsequently, the key topic of this thesis, the radial basis function network, is covered in detail, including an explanation of why such networks can be used for the approximation of functions. There is also an in-depth description of the essential training algorithm including its activation functions. Finally, the numerically implemented approximation is presented and various simulations of the network are analysed.
en
dc.language
English
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dc.language.iso
en
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dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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dc.subject
Rough-Heston Modell
de
dc.subject
Approximation Pricing-Funktion
de
dc.subject
Künstliches neuronales Netz
de
dc.subject
Radiales Basisfunktions-Netzwerk
de
dc.subject
Aktivierungsfunktionen
de
dc.subject
Trainingsphase
de
dc.subject
Numerische Experimente
de
dc.subject
Rough-Heston Model
en
dc.subject
Approximation Pricing-function
en
dc.subject
Artificial neural network
en
dc.subject
Radial basis function network
en
dc.subject
Activation function
en
dc.subject
Training
en
dc.subject
Numerical simulations
en
dc.title
Approximation of the rough Heston model by machine learning
en
dc.type
Thesis
en
dc.type
Hochschulschrift
de
dc.rights.license
In Copyright
en
dc.rights.license
Urheberrechtsschutz
de
dc.identifier.doi
10.34726/hss.2019.53760
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dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
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dc.rights.holder
Mario Kalista
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dc.publisher.place
Wien
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tuw.version
vor
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tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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tuw.publication.orgunit
E105 - Institut für Stochastik und Wirtschaftsmathematik