Proyección y método de contracción para fijar precios de opciones de bonos americanos
Autores: Zhang, Qi; Wang, Qi; Zuo, Ping; Du, Hongbo; Wu, Fangfang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Proyección y método de contracción para fijar precios de opciones de bonos americanos
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Método numérico
Problema de complementariedad lineal
Opciones de bonos americanos
Modelo de Cox-Ingersoll-Ross
Método de diferencias finitas
Experimentos numéricos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 46
Citaciones: Sin citaciones
En este artículo se propone un método numérico efectivo para un problema de complementariedad lineal (LCP) que surge en la valoración de opciones de bonos americanos bajo el modelo de Cox-Ingersoll-Ross (CIR). Primero, se utiliza una sustitución de variables para simplificar el modelo complementario lineal. En segundo lugar, se adopta el método de las diferencias finitas para discretizar el modelo simplificado y se obtiene una forma variacional equivalente. Basándose en la positividad definida de la matriz discretizada, se adopta un método de proyección y contracción (PCM) para el problema variacional discretizado resultante. Finalmente, experimentos numéricos resaltan la efectividad y rendimiento del algoritmo propuesto.
Descripción
En este artículo se propone un método numérico efectivo para un problema de complementariedad lineal (LCP) que surge en la valoración de opciones de bonos americanos bajo el modelo de Cox-Ingersoll-Ross (CIR). Primero, se utiliza una sustitución de variables para simplificar el modelo complementario lineal. En segundo lugar, se adopta el método de las diferencias finitas para discretizar el modelo simplificado y se obtiene una forma variacional equivalente. Basándose en la positividad definida de la matriz discretizada, se adopta un método de proyección y contracción (PCM) para el problema variacional discretizado resultante. Finalmente, experimentos numéricos resaltan la efectividad y rendimiento del algoritmo propuesto.