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基于BSDE的期權(quán)定價并行算法研究的開題報告一、研究背景期權(quán)定價是金融領(lǐng)域中一個重要的問題,在金融風(fēng)險管理、投資策略制定等方面具有廣泛應(yīng)用。Black-Scholes模型是最早提出的期權(quán)定價模型之一,但是它存在一些假設(shè)限制,如假設(shè)市場是完全有效的、價格跟隨一個隨機(jī)過程等。因此,在實(shí)際應(yīng)用中,這種模型的預(yù)測能力較弱,需要更加準(zhǔn)確的模型來進(jìn)行期權(quán)定價。近年來,越來越多的學(xué)者開始使用BSDE(BackwardStochasticDifferentialEquation)方法進(jìn)行期權(quán)定價研究。二、研究目的本課題旨在研究基于BSDE的期權(quán)定價方法,以提高期權(quán)定價的精確性,并利用并行算法的優(yōu)勢,加快計算速度。三、研究內(nèi)容1.深入理解BSDE方法,探究其與期權(quán)定價的關(guān)系;2.分析現(xiàn)有的基于BSDE的期權(quán)定價方法,并提出改進(jìn);3.研究并實(shí)現(xiàn)基于GPU并行計算的期權(quán)定價算法;4.對比傳統(tǒng)的期權(quán)定價方法與基于BSDE的方法,驗(yàn)證提出方法的有效性和優(yōu)越性。四、研究方法1.文獻(xiàn)綜述法:收集、整理已有的文獻(xiàn)資料,對BSDE方法和期權(quán)定價方法進(jìn)行深入了解;2.理論分析法:通過對BSDE方法的原理及其在期權(quán)定價中的應(yīng)用進(jìn)行理論分析;3.數(shù)值模擬法:利用MATLAB等工具對所提出的方法進(jìn)行數(shù)值模擬,實(shí)現(xiàn)期權(quán)定價的計算;4.并行計算法:利用CUDA等技術(shù),將所提出的方法進(jìn)行GPU并行計算,提高計算速度。五、研究意義1.提高期權(quán)定價的精確性;2.創(chuàng)新性地提出可并行計算的BSDE模型,提高計算效率;3.為金融實(shí)踐提供更為可靠、精確的期權(quán)定價方法。六、研究計劃第一階段:理論研究與分析(2個月)1.深入學(xué)習(xí)BSDE方法及其應(yīng)用;2.分析現(xiàn)有的基于BSDE的期權(quán)定價方法,提出改進(jìn)。第二階段:算法實(shí)現(xiàn)(4個月)1.研究數(shù)值模擬方法,實(shí)現(xiàn)期權(quán)定價的計算;2.研究GPU并行計算技術(shù),實(shí)現(xiàn)基于GPU的并行算法。第三階段:算法優(yōu)化與驗(yàn)證(2個月)1.分析計算結(jié)果,對所提出的算法進(jìn)行優(yōu)化;2.對比傳統(tǒng)的期權(quán)定價方法與基于BSDE的方法,驗(yàn)證提出方法的有效性和優(yōu)越性。第四階段:撰寫論文(2個月)1.撰寫論文,完成論文的初稿;2.修改論文,撰寫最終版。七、參考文獻(xiàn)[1]ZhouS,ZhengH.Backwardstochasticdifferentialequations:cleanexistence,probabilisticrepresentationandrelatedtopics[M].SpringerScience&BusinessMedia,2013.[2]SuiY,MaJ,ChenX.Afastparallelalgorithmforshiftingthematrixexponentialswithapplicationstocomputingbackwardstochasticdifferentialequations.Journalofcomputationalandappliedmathematics,2017,312:1-12.[3]TangY,XiaY,XuY.AnimprovednumericalmethodforpricingAmericanputoptionsbasedonbackwarddoublystochasticdifferentialequations.AppliedMathematicsandComputation,2019,347:319-328.[4]BnouhachemA,HajraouiM.Numericalsolutionofbackwardstochasticdifferentiale
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