精品文档---下载后可任意编辑两类期权定价模型有限差分的并行计算的开题报告1.讨论背景和意义期权定价是金融工程领域的重要问题，它被广泛应用于股票、外汇、商品等领域的投资和风险管理中。作为金融领域的重要讨论方向，期权定价模型在不断地进展和完善中。一般而言，期权定价模型可以分为两大类，即基于 Black-Scholes模型的解析定价方法和基于数值方法的定价方法。解析定价方法是指通过解方程获得期权的理论价格，其中最经典的就是 Black-Scholes 模型。但是，该模型假设价格呈对数正态分布，市场波动率固定，对于具有复杂非线性收益和波动性的期权，Black-Scholes 模型的适用性有限。数值定价方法则是采纳有限差分、蒙特卡罗模拟等数值方法计算期权的理论价格，能够较好地处理复杂期权的定价问题。然而，数值定价方法需要进行大量的计算，运行时间非常长，导致了计算效率不高。因此，如何提高数值定价的计算效率是当前期权定价讨论领域中一个重要的问题。由于并行计算具有高效、灵活和可扩展的特点，它在期权定价计算中得到了广泛的应用。2.讨论内容和方法本文旨在讨论并行计算在数值定价方法中的应用，以提高期权定价的计算效率。本文将采纳两类期权定价模型，分别为 Black-Scholes 模型和 Heston 模型，并基于有限差分法进行数值计算。具体地，将采纳OpenMP、MPI 和 CUDA 三种并行计算框架，对两种期权定价模型进行并行化算法设计和实现。在此基础上，将对算法进行详细的测试和性能评估，以验证并行计算在提高期权定价计算效率方面的优势和可行性。其中，OpenMP 和 MPI 是多线程和分布式计算框架，CUDA 是并行计算框架，它们各有优缺点，本文旨在通过比较它们的性能表现，选择最适合期权定价计算的并行计算框架。3.讨论工作进度安排（1）阅读相关文献，深化了解期权定价模型和并行计算技术，掌握有限差分法的实现原理和计算方法；（2）基于有限差分法设计并行化算法；（3）使用 OpenMP、MPI 和 CUDA 三种并行计算框架实现算法；（4）评估并行计算算法的性能；精品文档---下载后可任意编辑（5）撰写毕业论文，进行答辩。 4.预期结果与意义 本文讨论并实现两类期权定价模型的并行计算算法，能够提高期权定价的计算效率，进一步提高在金融市场中的应用价值。此外，本文对三种并行计算框架进行了比较和评估，能够为其他金融计算领域提供参考。本文的讨论结果还可为其他有限差分计算和并行化计算的讨论提供借鉴和参考。
