美式看跌期权的惩罚方法 毕业论文

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1、美式看跌期权的惩罚方法2013年5月摘要利用惩罚函数,将美式期权的变分不等式模型转换为:再离散化为:在本论文中将不做变换:,做差分的时候,网格会减小。当S时,网格减小会较为明显,对于取值会较为准确。另外,美式看跌期权中每一个格点的地方都需要计算V与K-S的值,较为繁琐,本论文中的方法可以将这些并入一个微分方程中去,在观察变化的时候更为直观、便捷。关键字:美式看跌期权、有限差分方法、惩罚方法AbstractPunishmentfunctionisusedtotransformthevariationalinequalitymodelofAmeri

2、canoptionsconvertedtothenthediscreteinto13Wedon'tdotransforminthispaper,thegridwilldecrease,whendothedifference.gridwillbemoresignificant,forvaluesarerelativelyaccurate,whenS.Inaddition,theAmericanputoptionineachlatticeplaceneedtocalculatingthevalueofVandK-S,morecomplicated,

3、inthispaper,themethodswhichcanbeincorporatedintoadifferentialequation,whenobservingchangesinamoreintuitiveandconvenient.Keyword:TheAmericanputoption、Finitedifferencemethod、Punishmentproblem目录第一章选题的意义及模型……………………………………………………4第二章美式期权定价的二叉树方法…………………………………………6第三章惩罚方法的显式差分形式………………

4、…………………………73.1变分不等式相应的惩罚问题………………………………73.2显式差分方法………………………………………………83.3隐式差分方法………………………………………………93.4惩罚问题的显式差分方法………………………………11第四章显式差分与隐式差分的比较………………………………………12第五章结论………………………………………………………………………1513第一章选题意义及模型期权是最重要的会融衍生工具之一,它作为一种金融衍生工具,在防范和规避风险以及投机中起着非常重要的作用。期权的定价模型取决于原生资产价格的演化模型。在

5、连续时间情形,原生资产价格演化可以通过一个随机微分方程来描述,从而在此基础上,作为它的衍生物——期权价格适合的是一个偏微分方程的定解问题。因此把偏微分方程作为工具,利用偏微分方程的理论和方法,建立各种期权定价的数学模型,导出期权的定价公式,对期权的价格结构做深入的定性分析,以及利用偏微分方程数值分析方法给出求期权价格的算法等,这是一个合乎情理的学习和研究期权定价理论的思路。在现实世界中,交易所中交易的大多数期权为美式期权。由于美式期权具有提前实施功能,因此持有人拥有比欧式期权更多的获利机会,因此一般来说它比欧式期权更贵一些。持有人花了更多的期权

6、金,能否获得相应回报,这取决于持有人能否抓住有利时机,适当的实施合约,以获得利益。这是每一个美式期权持有者都必须考虑的问题。从数学上来说,美式期权的定价问题是一个自由边界问题,在这里所谓的自由边界,它是这样一条需要确定的交界线,它把区域分成两个部分,一部分是继续持有区域,另一部分是终止持有区域,这条自由边界在金融上称为最佳实施边界。由于它是一个非线性问题,一般不可能得到解的明显表达式。因此人们通常使用适当的近似方法,如研究其数值解、近似解析解、解的渐近表达式等来给美式期权进行定价。正因如此,美式期权的定价问题在理论和实践上都有重要的意义。按金融

7、意义,美式期权定价可以分解为两个部分,一部分是欧式期权定价,另一部分是由于合约增加提前实施条款而需要增付的期权金。欧式期权定价是Black-Scholes公式,增付的期权金显然与最佳实施边界的位置有关。13论文中的基本假设有:1.市场不存在套利机会,即[0,T),使:当2.证券交易不付交易费用(市场是无摩擦的)。3.无风险利率r是常数。论文中的记号:K——期权的敲定价格T——期权的到期日q——红利利率——波动率对于终止期为t=T的美式看跌期权,存在两个区域:一个是继续持有区域,在这个区域内:,一个是终止持有区域,在这个区域内:。在这两个区域中间

8、有一条最佳实施边界:。在中,利用以及公式,可以推出,当时,期权价格适合Black-Scholes方程:在Γ上:当时,有,在t=T上,。这表明对于美式期

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