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A Parallel-in-Time Iterative Method for Pricing American Options
时间:2024年04月19日 10:51 点击数:

报告人:顾先明

报告地点:腾讯会议ID:703389452 密码:4329

报告时间:2024年04月20日11:00-11:45

邀请人:

报告摘要:

For American option pricing, a sequence of linear complementarity problems (LCPs) is discretized using the suitable space and time discretizations. The resulting system of LCPs at each time step is solved through the policy iteration in the step-by-step pattern. In this talk, we try to get all the solutions simultaneously by using the policy iteration for an “all-at-once” form of LCP and the parallel-in-time implementation of policy iteration will be described in details. Our proposed method is general in solving the all-at-once form of LCP arising from the option pricing with many styles of optimal stopping and complex underlying asset models. Numerical examples are presented to confirm the feasibility of the proposed method and some robust convergence behaviors are also found.

主讲人简介:

顾先明,西南财经大学数学学院副教授,博士生导师。2017年6月在电子科大获得博士学位,2014-2016年获荷兰格罗宁根大学Ubbo Emmius奖学金资助赴该校攻读第二博士学位,2019年7月-11月在澳门大学数学系从事博士后研究,2023年获得国家留学基金委的资助赴荷兰乌特勒支大学数学研究所做访问学者一年。主要研究方向为数值线性代数和发展方程快速(并行)数值解法等。截止目前,已在包括IEEE-TMTT, CPC, JCP, JSC等国际知名SCI期刊上发表学术论文数十篇,现担任《Demonstratio Mathematica》等5个国际SCI期刊的学术编委。参与编写和出版本科教材《机器学习数学基础》和《Krylov子空间算法与预处理技术及其应用》各1部,2023年获得四川省数学会第二届应用数学奖(二等奖),先后主持过国家自然科学基金青年项目、四川省应用基础研究项目和四川省中央引导地方科技发展引导项目各1项。

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