論文の概要: Quantum Computational Algorithms for Derivative Pricing and Credit Risk in a Regime Switching Economy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00825v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 20:15:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 15:41:00.224562
• Title: Quantum Computational Algorithms for Derivative Pricing and Credit Risk in a Regime Switching Economy
• Title（参考訳）: レジームスイッチング経済におけるデリバティブ価格と信用リスクの量子計算アルゴリズム
• Authors: Eric Ghysels, Jack Morgan, and Hamed Mohammadbagherpoor
• Abstract要約: 金融市場のリスクを模倣する観点からも現実的なプロセスのクラスを紹介します。 ゲート型量子コンピュータにおける信用リスクとオプション価格を推定するアルゴリズムについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computers are not yet up to the task of providing computational advantages for practical stochastic diffusion models commonly used by financial analysts. In this paper we introduce a class of stochastic processes that are both realistic in terms of mimicking financial market risks as well as more amenable to potential quantum computational advantages. The type of models we study are based on a regime switching volatility model driven by a Markov chain with observable states. The basic model features a Geometric Brownian Motion with drift and volatility parameters determined by the finite states of a Markov chain. We study algorithms to estimate credit risk and option pricing on a gate-based quantum computer. These models bring us closer to realistic market settings, and therefore quantum computing closer the realm of practical applications.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、金融アナリストがよく使う実用的な確率拡散モデルに対して計算上の優位性を提供するタスクにはまだ達していない。 本稿では、金融市場のリスクを模倣する観点で現実的な確率過程のクラスと、潜在的な量子計算の利点に対する改善可能性について紹介する。 私たちが研究するモデルの種類は、可観測状態のマルコフ連鎖によって駆動されるレジームスイッチングボラティリティモデルに基づいている。 基本モデルは、マルコフ連鎖の有限状態によって決定されるドリフトとボラティリティパラメータを持つ幾何学的ブラウン運動である。 ゲート型量子コンピュータで信用リスクとオプション価格を推定するアルゴリズムについて検討した。 これらのモデルは現実的な市場設定に近づき、量子コンピューティングは実用的な応用の領域に近づきます。

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