Un nuovo algoritmo di inversione della distribuzione normale standardizzata e sue applicazioni finanziarie

Maria Giuseppina Bruno () and Antonio Grande
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Maria Giuseppina Bruno: Department of Methods and Models for Economics, Territory and Finance MEMOTEF, Sapienza University of Rome (Italy)
Antonio Grande: Department of Methods and Models for Economics, Territory and Finance MEMOTEF, Sapienza University of Rome (Italy)

No 131/14, Working Papers from Sapienza University of Rome, Metodi e Modelli per l'Economia, il Territorio e la Finanza MEMOTEF

Abstract: Nelle applicazioni finanziarie del metodo Montecarlo e Quasi–Montecarlo, uno dei problemi più comuni è il campionamento da una data distribuzione cumulata. In questo documento, tra i diversi approcci, ci riferiamo al metodo della “Trasformata inversa†e proponiamo un nuovo algoritmo per eseguire l’inversione. Mostriamo in particolare un’applicazione del suddetto algoritmo per calcolare l’inversa della funzione di ripartizione normale standardizzata e valutare opzioni ?nanziarie su un sottostante con rendimenti normali. L’algoritmo proposto è implementabile su personal computer tradizionali ed è paragonabile per velocità ed errore di approssimazione agli altri presenti in letteratura. Un suo ulteriore vantaggio è quello di essere facilmente generalizzabile ad altre distribuzioni ed alle relative inverse. In questo modo è possibile impiegarlo per la valutazione delle opzioni ?nanziarie in ipotesi diverse riguardo la dinamica del sottostante

Keywords: : Inverse of a Distribution; Montecarlo and Quasi–Montecarlo Methods; Financial Options Evaluation; Algorithm. (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C02 C63 C65 (search for similar items in EconPapers)
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