有限差分方法在股票期权定价中的应用

针对不付红利的美式看跌期权,利用有限差分法对股票期权价格所满足的Black-Scholes微分方程进行了数值模拟。通过数值例子对隐式差分格式和显式差分格式的所有缺点加以比较,并通过细网格的剖分得到更精确的解,取得一些实际期权交易中有用的结果。     

有限差分方法在股票期权定价中的应用

针对不付红利的美式看跌期权,利用有限差分法对股票期权价格所满足的Black-Scholes微分方程进行了数值模拟。通过数值例子对隐式差分格式和显式差分格式的所有缺点加以比较,并通过细网格的剖分得到更精确的解,取得一些实际期权交易中有用的结果。     

求解股票期权定价问题的差分方法

期权是最重要的金融衍生工具,期权理论的核心是期权定价问题·对于美式期权的价格,不存在解析公式也无法求得精确解·因此,研究各种计算美式期权价格的数值方法具有重要意义·研究美式股票看跌期权定价问题的差分方法·对美式期权所遵循的变分不等式方程建立了向后欧拉全离散差分逼近格式,利用能量方法进行了差分解的稳定性和收敛性分析,并给出最优阶误差估计·数值计算表明该算法是一个高效和收敛的算法·     

重置期权的创新及其定价问题

结合回望期权的买入按低价,卖出按高价的特点对重置期权进行创新.应用最高与最低原生资产价格的概率分布得出了一类创新重置看涨期权、看跌期权的定价公式.     

美式期权定价的指数型差分格式分析

金融衍生物就是一种风险管理的工具,期权是最重要的金融衍生工具之一,它在防范和规避风险以及投机中起着非常重要的作用,期权理论的核心就是期权定价问题.由于美式期权与欧式期权不同,它不可能得到解的显式表达式,所以研究它的数值解以及解本身的一些性质就显得尤为重要.基于Black-Scholes微分方程,对美式期权的指数型差分格式进行推导,结果表明,用指数型差分格式可以得到有效的数值解.     

求解CEV模型下美式看跌期权的有限差分法

采用有限差分法求解CEV模型下美式看跌期权的定价问题, 得到了期权价格和最佳实施边界的数值逼近结果. 数值实验结果表明, 所给算法即快速又精确, 为金融机构提供了一种快速定价金融产品的方法.     

基于Black-scholes公式下美式期权价格的计算

基于期权定价的基本理论,研究美式看涨期权与欧式看涨期权之间的关系; 在Black-Scholes公式假设条件下,利用鞅和停时理论,得美式看涨期权的价格与欧式看涨期权的价格相等;探讨美式看跌期权价格的数字化计算,在相关假设条件下,利用基于最优化时的变分不等式证明了美式看跌期权价格的有界性,并介绍了几种美式看跌期权价格的数字化计算方法.     

有交易成本的回望期权定价模型的数值解

Black-Scholes模型成功解决了完全市场下的欧式期权定价问题。文章主要研究了一类有交易成本的回望期权的定价问题,利用Ito公式,得到了在该模型下期权价格所满足的微分方程,最后由有限差分方法,得到了该微分方程的数值解,并且通过实例验证了该数值解的有效性。     

基于半差分格式的美式看跌期权定价模型数值解法

主要研究了美式看跌期权定价模型的一种数值解法,利用半差分技术对已构造的偏微分方程做离散处理,并引入四阶Lagrange插值多项式对边界进行拓展,使得所有网格点均在离散域中,数值实例验证了方法的有效性。     

CEV过程下比例交易成本的期权定价模型研究

文章主要研究了CEV过程下比例交易成本的期权定价问题;利用无套利原理和It公式,建立了期权定价模型,得到了在该模型下期权价格所满足的微分方程;并且利用有限差分方法,给出具体的Crank-Nicolson格式数值算法.     

任选期权的定价公式

目的研究任选期权在任意时刻的定价。方法采用风险中性定价原理。结果基于标的资产的对数正态分布的假设,推导了股票任选期权在任意时刻的定价公式。结论应用任选期权定价公式可以确定任选期权在任意时刻的公平价格。     

基于不确定波动率的非套利流动模型数值解法

通过引入两种不确定波动率, 将已有非流动市场下的期权定价模型推广到更一般的情形. 由于模型比较复杂, 难以求得解析解, 通过构建相应的差分方程, 讨论了模型的数值解法, 并对算法的稳定性、相容性给予了证明. 最后, 数值实例比较分析了各个变量对期权价格的影响, 结果表明, 文算法放宽了对步长的要求, 在较少的运算量下可以得到较满意的数值结果.     

混合分形Heston-CIR模型下的美式期权定价及模拟

为了刻画标的资产呈现出的“波动率微笑”和“长相依”等特性,基于分形市场理论用标准布朗运动和分数布朗运动(H∈(3/4,1))的线性组合代替布朗运动,构建了混合分形Heston-CIR模型来描述标的资产价格。其次,讨论了该模型下随机微分方程的解的存在唯一性,并研究了利率方程的Euler格式离散化的强收敛性。最后,用最小二乘Monte Carlo算法对美式看跌期权进行数值模拟验证模型的有效性。     

Blac-Scholes模型下美式期权定价的神经网络算法

考虑Black-Scholes模型下的美式看跌期权定价问题. 首先, 基于Black-Scholes模型, 设计一种针对该模型的神经网络算法, 并给出美式期权价格的数值近似; 其次, 通过与传统的二叉树方法对比, 证明该算法的有效性.     

随机波动率下的脆弱期权定价问题

考虑含有交易对手违约风险的期权定价.在随机波动率情况下,采用PDE方法对脆弱期权进行建模,并且推导出定价方程.然后利用有限差分方法给出数值解法,并对数值结果和参数进行了分析.