본 논문에서는 물리 정보 기반 잔차 학습(PIRL)을 활용하여, 폐쇄형 해법을 사용할 수 없는 체제 전환 프레임워크 내에서 유럽 옵션의 효율적인 가격 결정 방법을 제시하고, 이를 통해 다양한 시장 상황 속에서 옵션 가격을 신속하게 계산할 수 있음을 보여줍니다.
본 논문에서는 두 자산 Kou 점프-확산 모델 하에서 미국식 옵션의 가치와 그리스 값을 구하기 위해 효율적인 수치적 방법을 제시합니다.
본 논문에서는 시장 완전성을 보장하는 이항 모델을 넘어서는 삼항 트리 모델을 사용하여 실제 데이터에 기반한 옵션 가격 결정 및 내재적 매개변수 표면 분석을 제 시합니다.
이 논문에서는 혼합 도함수를 갖는 2차원 금융 포물선 편미분 방정식(PDE)을 푸는 데 사용되는 새롭고 일반적인 2차 유한 체적 IMEX 룽게-쿠타 수치 기법을 제시합니다.
헤스턴 확률적 변동성 모델에 대한 축소 차수 모델링 기법인 고유 직교 분해(POD)와 동적 모드 분해(DMD)를 비교하였다. POD는 일반적으로 더 정확한 근사를 제공하지만, DMD는 계산 비용이 더 낮다.