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Publicação

The use of radial basis functions in the numerical solution of option pricing problems

dc.contributor.advisorJanela, João
dc.contributor.authorLeal, Beatriz Malheiros
dc.date.accessioned2018-10-01T08:38:35Z
dc.date.available2018-10-01T08:38:35Z
dc.date.issued2018-08
dc.descriptionMestrado em Mathematical Financept_PT
dc.description.abstractEsta dissertação tem como objetivo a implementação de uma abordagem numérica moderna à solução da equação diferencial parcial de Black-Scholes, usada para calcular o preço de opções financeiras usando um método sem grelha baseado em funções de base radial. Estas equações são normalmente resolvidas através de métodos numéricos tradicionais tal como o método das diferenças finitas, elementos finitos ou volumes finitos. Mais ainda, o cálculo do preço de opções pode ser feito através de modelos binomiais e/ou simulação de Monte Carlo. A interpolação de pontos utilizando funções de base radial (RBPI) é muito útil quando o número de derivados financeiros é elevado, por exemplo no caso das "basket options" cujo lucro depende do valor de um conjunto de derivados (portefólio). Este método permite concentrar os graus de liberdade do problema nas regiões do domínio mais relevantes, distribuindo os esforços computacionais. Esta dissertação apresenta a implementação do RBPI em vários problemas teste e uma análise de convergência dos problemas relativamente à sua solução exata bem como os respetivos tempos computacionais. Foi possível concluir que o método é válido e que os resultados obtidos são consistentes. No futuro, consideraremos problemas de maior dimensão bem como outras implementações deste método.pt_PT
dc.description.abstractThis dissertation aims at implementing a modern numerical approach to the solution of the Black-Scholes partial differential equation, used for pricing financial options, by using a meshfree method based on radial basis functions. These equations are normally solved by standard numerical methods like finite differences, finite elements or finite volumes. Additionally, option pricing can also be performed using binomial models and/or Monte Carlo Simulation. Radial Basis Point Interpolation (RBPI) is very useful when the number of derivatives is high, for example in basket options where the pay-off depends on the value of a portfolio (or basket) of derivatives. This method allows to concentrate the degrees of freedom on the most relevant regions in the domain, distributing the computational efforts. This dissertation presents the implementation of the radial basis point interpolation in several test problems and an analysis of the convergence of the discrete problems to the exact solutions, including computational times. We conclude that the method is valid and the obtained results are consistent. In the future, we will consider problems in higher dimensions as well as parallel implementations of this method.pt_PT
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionpt_PT
dc.identifier.citationLeal, Beatriz Malheiros (2018). "The use of radial basis functions in the numerical solution of option pricing problems". Dissertação de Mestrado, Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão.pt_PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.5/16010
dc.language.isoengpt_PT
dc.publisherInstituto Superior de Economia e Gestãopt_PT
dc.subjectValorização de Opçõespt_PT
dc.subjectFunções de Base Radialpt_PT
dc.subjectEquação de Black-Scholespt_PT
dc.subjectMétodos Numéricospt_PT
dc.subjectOption Pricingpt_PT
dc.subjectRadial Basis Functionspt_PT
dc.subjectBlack-Scholes equationpt_PT
dc.subjectNumerical Methodspt_PT
dc.titleThe use of radial basis functions in the numerical solution of option pricing problemspt_PT
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
rcaap.rightsopenAccesspt_PT
rcaap.typemasterThesispt_PT

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