美式期权高阶紧致差分定价方法研究

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1、广东工业大学硕±学位论文(管理学硕±)美式期权高阶紧致差分定价方法研究张国亚二〇—六年四月十二日’.’:一',11845分类号:;学校代号211130802日孤C密级:学号;;广东工业大学硕壬学位论文(管理学硕±)美式期权高阶紧致差分定价方法研究张国亚、发教授指导教师姓名职称:孙有学科(专业)或领域名称:金融工程学生所属学院;管理学院论文答辩日期二0—六年六月:ADissertationSubmittedtoGuangdong

2、UniversityofTechnologyfortheDegreeofMas1;erMasterofManaementScience(g)Resea-rchonHighorderCompactDifferenceSchemesfo「PricinAmericanOptionsgMaster.Candidate:GuoaZhanygSupervise。Pro.YoufaSunJune20化SchoolofManagementGaung

3、dongUniversityofTechnologyGuanzhouGuandonP.R.China510006g,gg,,巧要摘要二十世。纪走十年代,期权市场开始兴起在经过四十余年的高速发展后,期权市场目前已经成为衍生品市场的最重要组成部分。2015年2月9日,上交所推出上化ETF期化我国也正式开展期权交易一50。我国期权市场在过去的年发展迅猛,但由于起步较晚,,期权市场规模与国际成熟市场相比还有较大差距发展空间巨大。精确的定价是期权作为风险管理工具的基本前提,然而美

4、式期权可提前执行的特性使得其定价模型在一般情况下并不具有解析解一。正是如此,美式期权定价问题直是金融数学领域里研巧的重点和热点课题。-man提出BS模型作为最经典的期权定价模型。..an,有许多研究成果其中,DYTg,对偏微分方程进行前向固定点变换,将未知的边界转换成了固定的边界并使用离阶+1紧致格式进行离散。离散后的格式中出现了两个并不存在的点公和ff。D.Y.1Tangman在对虚拟点进巧处理时,将虚拟点处期权价格直接定义为变换后支付函数的。价值,,这种处理方法拉低了整个格式的精度同时

5、前向固定点变换也将线性的偏微分方程变换为非线性。BertramDiiring和MichelFoumW将离阶紧致格式应用于Heston模型下的美式期ereeea-权定价中。Oostltl.提出在BS模型中利用网格拉伸变换技术在敲定价格处进行局部网格加密。虽然送两种方法都取得了良好的效果,但计算精度仍不尽人意。-st针对W上问题,本文分别对BS模型和Heon模型下的美式期权差分定价问题进行了H方面的改进研究。首先,针对D.Y.Tangman对虚拟点的粗糖处理方式,本文提出分别对虚拟点

6、进行二阶精度和H阶精度有限差分逼近,明显提升了计算精度,也加快了收敛速度;同时,在进行牛顿迭代时,只对最优执行边界进行迭代,既降低了计算量,又保持了良好的计算精度。其次,针对前向固定点变换后的偏微分方程严格非线性的问题,本文提出只对偏微分方程中不包含最优执行边界的那部分进行高阶紧致离散,避免了牛顿迭代法使用,并提髙了计算精度。tston最后,为了提髙Heson定价模型的计算精度,本文提出首先对He模型进行网格拉伸变换,再进行离阶紧致离散。其中网格拉伸分为对标的资产价格进行网格拉伸I

7、广东工业大学硕壬学位论文和对标的资产。、波动率两个维度同时进行网格拉伸两种方式本方法也取得了明显的效果。期权定价方法的改进有助于企业进行更精细的风险管理,同时促进期权市场的发展并提髙现货市场的流动性。这是本文的研巧意义所在。关键词:美式期权定价;离阶紧致;前向固定;网格拉伸IIAbstractAbstractAft*Since1970stheotionsmarkethasbeantorise.ermorethan40earsraid,pgypd

8、evelopment,theoptionsmarkethasbecomethemostimportantpartofthederivativesttmarke.OnFebruary92015Shanhaiintroduced化eShanhaiS:ockExdianeS50,,ggg巧巧ET

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