We consider the modulus-based successive overrelaxation method for the linear complementarity problems from the discretization of Black-Scholes American options model. The $H_+$-matrix property of the system matrix discretized from American option pricing which guarantees the convergence of the proposed method for the linear complementarity problem is analyzed. Numerical experiments confirm the theoretical analysis, and further show that the modulus-based successive overrelaxation method is superior to the classical projected successive overrelaxation method with optimal parameter.
The purpose of this paper is to propose several approximating methods to obtain the American option prices under jump-diffusion processes. The first method is to extend an approximating method to the optimal exercise boundary by a multipiece exponential function suggested by Ju [17]. The second approach is to modify the analytical methods of MacMillan [20] and Zhang [25] in a discrete time space. The third approach is to apply the simulation technique of Ibanez and Zapareto [14] to the problem of American option pricing when the jumps are allowed. Finally, we compare the numerical performance of each suggesting method with those of the previous numerical approaches.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권4호
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pp.575-589
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2010
Exponential L$\acute{e}$evy models have become popular in modeling price processes recently in mathematical finance. Although it is a relatively simple extension of the geometric Brownian motion, it makes the market incomplete so that the option price is not uniquely determined. As a trial to find an appropriate price for an option, we suppose a situation where a hedger wants to initially invest as little as possible, but wants to have the expected squared loss at the end not exceeding a certain constant. For this, we assume that the underlying price process follows a variance-gamma model and it converges to a geometric Brownian motion as its quadratic variation converges to a constant. In the limit, we use the mean-variance approach to find the asymptotic minimum investment with the expected squared loss bounded. Some numerical results are also provided.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제15권2호
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pp.151-160
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2011
Typically, it is hard to find a closed form solution of option pricing formula under an asset governed by a change point process. In this paper we derive a closed-form solution of the valuation function for an American perpetual put option under an asset having a change point. Structural changes are formulated through a change-point process with a Markov chain. The modified smooth-fit technique is used to obtain the closed-form valuation function. We also guarantee the optimality of the solution via the proof of a corresponding verification theorem. Numerical examples are included to illustrate the results.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권3호
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pp.190-198
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2013
Recently, one of the most vital advancement in the field of finance is high-performance trading using field-programmable gate array (FPGA). The objective of this paper is to design high-performance Black Scholes option trading system on an FPGA. We implemented an efficient Black Scholes Call Option System IP on an FPGA. The IP may perform 180 million transactions per second after initial latency of 208 clock cycles. The implementation requires the 64-bit IEEE double-precision floatingpoint adder, multiplier, exponent, logarithm, division, and square root IPs. Our experimental results show that the design is highly efficient in terms of frequency and resource utilization, with the maximum frequency of 179 MHz on Altera Stratix V.
신경망은 미분가능한 활성화 함수를 사용하는 경우에는 입력변수에 대하여 미분가능하다. 본 연구에서는 신경망의 근사 능력을 향상시키기 위하여 신경망의 그래디언트와 헤시안이 블랙-숄즈 미분방정식을 만족하도록 한다. 본 논문은 확률 미분방정식과 블랙-숄즈 편미분 방정식이 옵션 가격과 기초자산의 미분관계를 표현하는 옵션 가격결정에 제안한 방법을 사용한다. 이는 옵션 가격의 일차와 이차미분은 금융공학에서 중요한 역할을 하므로 미분 값을 쉽게 얻을 수 있는 제안한 방법을 적용할 수 있기 때문이다. 제안한 신경망은 (1) 확률 미분방정식이 생성하는 옵션가격의 샘플 경로와 (2) 각 시간과 기초자산 가격에서 블랙-숄즈 방정식을 만족하도록 학습한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 옵션가격과 일차와 이차 미분 값을 정확히 예측함을 보인다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제14권3호
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pp.175-187
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2010
This paper presents the numerical valuation of the two-asset step-down equitylinked securities (ELS) option by using the operator-splitting method (OSM). The ELS is one of the most popular financial options. The value of ELS option can be modeled by a modified Black-Scholes partial differential equation. However, regardless of whether there is a closedform solution, it is difficult and not efficient to evaluate the solution because such a solution would be represented by multiple integrations. Thus, a fast and accurate numerical algorithm is needed to value the price of the ELS option. This paper uses a finite difference method to discretize the governing equation and applies the OSM to solve the resulting discrete equations. The OSM is very robust and accurate in evaluating finite difference discretizations. We provide a detailed numerical algorithm and computational results showing the performance of the method for two underlying asset option pricing problems such as cash-or-nothing and stepdown ELS. Final option value of two-asset step-down ELS is obtained by a weighted average value using probability which is estimated by performing a MC simulation.
This is a survey on American options. An American option allows its owner the privilege of early exercise, whereas a European option can be exercised only at expiration. Because of this early exercise privilege American option pricing involves an optimal stopping problem; the price of an American option is given as a free boundary value problem associated with a Black-Scholes type partial differential equation. Up until now there is no simple closed-form solution to the problem, but there have been a variety of approaches which contribute to the understanding of the properties of the price and the early exercise boundary. These approaches typically provide numerical or approximate analytic methods to find the price and the boundary. Topics included in this survey are early approaches(trees, finite difference schemes, and quasi-analytic methods), an analytic method of lines and randomization, a homotopy method, analytic approximation of early exercise boundaries, Monte Carlo methods, and relatively recent topics such as model uncertainty, backward stochastic differential equations, and real options. We also provide open problems whose answers are expected to contribute to American option pricing.
전통적인 옵션가격결정모형인 블랙-숄즈 모형(Black-Scholes model)은 기초자산의 로그수익률(log-return)이 브라운운동(Brownian motion)을 따른다는 가정에 기반을 두고 있다. 그러나 이 가정은 현실적인 한계가 많은 것으로 비판을 받아 왔다. 이에 따라 지난 20여 년간 브라운 운동 이외에 새로운 확률과정을 도입한 모형들이 연구되고 도출되었다. 최근에는 레비과정(L$\acute{e}$vy process)에 기반한 모형들이 활발히 연구되어오고 있는데, 그 기원은 1994년 거버(Gerber)와 쉬우(Shiu)에 의한 거버-쉬우 모형(Gerber-Shiu model)이다. 2004년 치앙(Cheang)은, 거버-쉬우 모형이 하나의 레비과정을 가정한 데 비해, 복수의 독립적인 레비과정을 가정하여 옵션가격결정모형을 유도함으로써 거버-쉬우 모형을 추세(drift)와 도약(jump)을 갖는 경우로 확장할 수 있는 가능성을 제시하였다. 본 논문에서는 치앙의 모형을 이용하여 레비과정 하에서의 추세와 도약을 갖는 거버-쉬우 모형을 유도하였다. 여기에 감마분포를 도입하여 1993년에 도출된 헤스톤 모형(Heston model)에 도약을 도입한 형태의 모형을 유도하였다. 아울러 이렇게 유도된 모형에 대하여 KOSPI200 지수 옵션 자료를 사용해서 블랙-숄즈 모형과의 가격설명력을 비교하였다. 그 결과, 본 논문에서 유도된 모형이 블랙-숄즈 모형 이상의 가격설명력을 보이는 것으로 나타났다.
We present an improved binomial method for pricing financial deriva-tives by using cell averages. After non-overlapping cells are introduced around each node in the binomial tree, the proposed method calculates cell averages of payoffs at expiry and then performs the backward valuation process. The price of the derivative and its hedging parameters such as Greeks on the valuation date are then computed using the compact scheme and Richardson extrapolation. The simulation results for European and American barrier options show that the pro-posed method gives much more accurate price and Greeks than other recent lattice methods with less computational effort.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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