与蒙特卡罗模拟相比，其他两个RMQ方案产生的结果在统计上明显不正确。7结论在本文中，Pag\'es和Sagna【2015】的递归边际量化方法已从标准Euler-Maruyama格式扩展到高阶数值格式，特别是Milstein格式和Kloeden和Platen【1999】的简化弱阶2.0格式。这需要引入非中心卡方更新并推广递归边际量化（RMQ）的公式。还展示了如何增强RMQ算法，以实现零边界处的吸收或反射，从而确保解的非负性。这使得RMQto可以应用于算法以前可能失败的重要情况。利用几何布朗运动和方差动力学的常数弹性，证明了所提出的新方法对边缘分布的改进逼近。所有这些方案都成功地用于欧洲、百慕大和discretebarrier期权的定价。定价结果表明，在ce上，RMQ是通过第二次weakorder更新实现的，它提供了极其准确的或有权益定价，非常适合于对整个衍生工具账簿进行极快的校准。参考资料G。Bormetti、G.Callegaro、G.Livieri和A.Pallavicini。奇异期权定价的反向蒙特卡罗方法。http://ssrn.com/abstract=2686115，2016年。G、 Callegaro、L.Fiorin和M.Grasselli。局部波动率模型中的定价和校准采用快速量化。SSRN 24958292014提供。G、 Callegaro、L.Fiorin和M.Gr asselli。局部波动的量化校准。Ri skMagazine，28:62–672015a。G、 Callegaro、L.Fiorin和M.Grasselli。随机波动模型中的量化定价。可从SSRN 26697342015B获取。Q、 Du，V。

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