arXiv q-fin· Damiano Brigo, Rapha\"el Huser, Dan Leonte·· 5 小时前AI 评分40
深度粗糙波动率中的不确定性与可解释性：一种神经信息论后验方法
Uncertainty and Explainability in Deep Rough Volatility: A Neural Information-Theoretic Posterior Approach
AI 导读
针对粗糙 Heston（rHeston）模型的隐含波动率曲面校准，提出基于仿真的推理框架，学习模型参数的后验分布，结合神经比率估计与异方差神经代理定价器生成不确定性感知的期权价格区间。
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