24、具有提前行权特征的衍生品计算方法

具有提前行权特征的衍生品计算方法

1. 总体介绍

美式期权定价问题在期权定价领域已得到深入研究。为了更贴合市场实际情况,即标的资产回报不能仅用布朗运动来准确建模,需要考虑随机波动率和跳跃 - 扩散动态,因为这是最广泛用于捕捉这些影响的过程。

本文将重点介绍积分变换方法和偏微分方程方法。对于偏微分方程方法,将提出几种有限差分方法,包括投影逐次超松弛(PSOR)、线方法(MOL),以及适用于高维问题的稀疏网格和算子分裂方法。

文章结构如下:
1. 给出美式期权定价问题的公式,先考虑几何布朗运动情况,再考虑允许随机波动率和泊松跳跃动态的标的资产价格。
2. 介绍积分变换方法,先一维后多维。
3. 引入线方法(MOL)处理标的资产受随机波动率和泊松跳跃动态驱动的情况,并与算子分裂方法进行性能比较。
4. 总结全文。

2. 随机波动率和泊松跳跃动态下的问题陈述

设 $C(S, v, τ)$ 为美式看涨期权的价格,其中 $S$ 为标的股票价格,$τ$ 为到期时间,$K$ 为执行价格。标的资产 $S$ 的随机微分方程(SDE)由 Merton(1976)提出的跳跃 - 扩散过程和 Heston(1993)的平方根方差过程共同决定:
[
\begin{cases}
dS = (\mu - \lambda k)Sdt + \sqrt{v}SdZ_1 + (Y - 1)SdN \
dv = \kappa_v(\theta - v)dt + \sigma_v\sqrt{v}dZ_2
\end{cases}
]
其中:
- $\mu$ 为股票

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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