Solving The Black-Scholes Problem Using a Combined Numerical Method (A Case Study of Tehran Stock Exchange)
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 209
فایل این مقاله در 21 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMMF-5-2_002
تاریخ نمایه سازی: 11 آبان 1404
چکیده مقاله:
The Black-Scholes model is one of the most widely used frameworks for pricing options in financial markets. However, its analytical solutions are often limited to idealized conditions, necessitating the use of numerical methods for more complex scenarios. This study proposes a combined numerical approach to solve the Black-Scholes equation, specifically focusing on call option pricing in the context of Iran's financial market. The proposed method integrates fully implicit and explicit methods to enhance accuracy and computational efficiency. By applying this approach to historical data from the Iranian options market, we demonstrate its effectiveness in capturing market dynamics and pricing call options under local conditions. The results indicate that the combined numerical method not only provides reliable pricing estimates but also offers insights into the unique characteristics of option trading in emerging markets like Iran. This research contributes to the growing body of literature on numerical methods in financial engineering and provides practical tools for traders and analysts in developing economies.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mostafa Kebriyayee
School of Mathematics and Computer Science, Damghan University, P.O. Box ۳۶۷۱۵-۳۶۴, Damghan, Iran
Abdolali Basiri
School of Mathematics and Computer Science, Damghan University, P.O. Box ۳۶۷۱۵-۳۶۴, Damghan, Iran
Reza Pourgholi
School of Mathematics and Computer Science, Damghan University, P.O. Box ۳۶۷۱۵-۳۶۴, Damghan, Iran
Rafi Hasani Moghadam
School of Mathematics and Computer Science, Damghan University, P.O. Box ۳۶۷۱۵-۳۶۴, Damghan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :