Recovering the value function of derivatives via simulation and Neural Networks with an application to structured products
dc.contributor.degreegrantinginstitution | Athens University of Economics and Business, Department of Statistics | en |
dc.contributor.thesisadvisor | Episcopos, Athanasios | en |
dc.creator | Μπουρμπούλη, Άλκηστις-Μαρίνα | el |
dc.creator | Bourmpouli, Alkistis-Marina | en |
dc.date.accessioned | 2025-03-26T20:06:03Z | |
dc.date.available | 2025-03-26T20:06:03Z | |
dc.date.issued | 31-08-2022 | |
dc.date.submitted | 2022-09-21 11:04:10 | |
dc.description.abstract | Αυτή η διατριβή προτείνει μια προσέγγιση βάσει δεδομένων μέσω της εκμάθησης Νευρωνικών Δικτύων για την ανάκτηση της συνάρτησης αξίας παραγώγων με την χρήση προσομοίωσης και Νευρωνικών Δικτύων με εφαρμογή σε δομημένα προϊόντα. | el |
dc.description.abstract | This thesis proposes a data-driven approach by means of learning Neural Networks to recover the value function of derivatives with simulation and Neural Networks with an application to structured products. | en |
dc.embargo.expire | 2022-09-21 11:04:10 | |
dc.embargo.rule | Open access | |
dc.format.extent | 42p. | |
dc.identifier | http://www.pyxida.aueb.gr/index.php?op=view_object&object_id=9647 | |
dc.identifier.uri | https://pyxida.aueb.gr/handle/123456789/11136 | |
dc.language | en | |
dc.rights | CC BY-NC-ND: Attribution + Noncommercial + NoDerivatives 4.0 | |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject | Νευρωνικά δίκτυα | el |
dc.subject | παράγωγα | el |
dc.subject | δομημένα προϊόντα | el |
dc.subject | Neural Networks | en |
dc.subject | derivatives | en |
dc.subject | structured products | en |
dc.title | Recovering the value function of derivatives via simulation and Neural Networks with an application to structured products | en |
dc.title.alternative | Ανάκτηση της συνάρτησης αξίας παράγωγων προϊόντων μέσω προσομοίωσης και νευρωνικών δικτύων με εφαρμογή στα δομημένα προϊόντα | el |
dc.type | Text |
Αρχεία
Πρωτότυπος φάκελος/πακέτο
1 - 1 από 1
Φόρτωση...
- Ονομα:
- Bourmpouli_2022.pdf
- Μέγεθος:
- 1.64 MB
- Μορφότυπο:
- Adobe Portable Document Format