文件名称：matlabhill代码-smoothing_payoff_FDM:不连续收益的处理
文件大小：880KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 21:42:29
系统开源
Matlab Hill代码有限差分法的平滑收益 介绍 对于具有不连续收益的衍生产品，很难在到期日附近获得准确的数值解。 此回购包含对有限差分法（FDM）平滑不连续收益的方法的实现。 我考虑了具有解析解的欧洲数字呼叫选项的仿真[1]。 方法 通常，为了提高FDM [2]的准确性，执行价格应该位于两个网格点之间。 可以在[3]中找到有关移动网格的详细说明。 另外，用于增加FDM上的不连续收益的准确性的一种方法是通过利用收益结构的人工调整来使收益平滑。 该方法是在行使价周围补充具有线性或非线性形式收益值的几个网格点。 环境 CPU：Intel（R）Core（TM）i5-6400 @ 2.7GHZ 内存：DDR3L 16GB PC3-12800 Windows 10企业版64位 ， 数值结果 在此仓库中，我分别比较了三个版本的解析和数值解之间的关注区域和最大误差的RMSE（均方根误差）。 version 0 ：无礼的回报（原始方法） version 1 ：直线 version 2 ：非线性曲线1 version 3 ：非线性曲线2 1.参数 测试用例：欧洲数字通话选项 FDM方法：完全隐式FD
【文件预览】：
smoothing_payoff_FDM-master
----LICENSE.md(1KB)
----README.md(4KB)
----code_MATLAB()
--------corn_FDM_smooth_2.m(2KB)
--------result0.png(112KB)
--------corn_FDM_smooth_3.m(3KB)
--------result2.png(117KB)
--------result1.png(118KB)
--------corn_FDM_original.m(2KB)
--------thomas.m(268B)
--------corn_FDM_smooth_1.m(2KB)
--------result3.png(118KB)
----code_Python()
--------result0.png(106KB)
--------corn_FDM_smooth_3.py(4KB)
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--------corn_FDM_smooth_1.py(3KB)
--------result3.png(121KB)