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Dissertação de Mestrado
Documento
Autor
Nome completo
Lucas Vioto dos Santos Ribeiro
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2017
Orientador
Banca examinadora
Louzada Neto, Francisco (Presidente)
Fiorucci, José Augusto
Silva, Geraldo Nunes
Silva, Paulo Henrique Ferreira da
Título em português
Modelos de precificação de Opções Americanas a partir de plataformas paralelas
Palavras-chave em português
Aproximação analítica
Arvore binomial
Modelo dos mínimos quadrados de Monte Carlo
Opções americanas
Plataformas paralelas
Resumo em português
O objetivo desta dissertação é fornecer primeiramente o arcabouço necessário para o entendimento do derivativo opções, muito utilizado nos mercados financeiros mundiais, e posteriormente executar precificações de opções americanas a partir dos modelos dos mínimos quadrados de Monte Carlo (LSM), o modelo de árvore binomial com extrapolação de Richardson e a aproximação analítica de Bjerksund e Stensland (B&S), aplicando duas plataformas de processamento paralelo computacional, a TPL (Task Parallel Library) nativa no .NET framework 4.5 e a plataforma CUDA (Compute Unified Device Architecture), demonstrando o comparativo dos resultados obtidos a cada modelo diante de cada plataforma.
Título em inglês
Pricing models of American Options from parallel platforms
Palavras-chave em inglês
American options
Analytic approach
Binomial tree
Monte Carlos Least Squares Model
Parallel platforms
Resumo em inglês
The objective of this dissertation is to provide first the necessary framework for the understanding of the derivative options, widely used in the world financial markets, and later to execute the American option pricing from Monte Carlo least squares models (LSM), the binomial tree model with Richardson extrapolation and the Bjerksund and Stensland analytic approach (BJS) by applying two parallel computational processing platforms, the native TPL (Task Parallel Library) in the .NET framework 4.5 and the CUDA platform (Compute Unified Device Architecture), demonstrating the comparison of the obtained results to each model before each platform.
 
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Data de Publicação
2018-02-05
 
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