New numerical method via RBF approach to the price of fixed-rate mortgages
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 30
فایل این مقاله در 9 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_CMDE-14-3_007
تاریخ نمایه سازی: 21 مهر 1405
چکیده مقاله:
In this paper, we introduce a novel fixed-rate mortgage (FRM) pricing model that overcomes the limitations of existing approaches. Unlike traditional models, which rely on deterministic interest rate volatility and thus produce inaccurate valuations in volatile markets, our model incorporates stochastic volatility to more accurately reflect the dynamic nature of interest rate risk. This yields a pricing formula derived from a stochastic volatility framework, providing a strong theoretical basis for understanding volatility’s impact on FRM prices. We use the efficient and accurate Radial Basis Function (RBF) method to solve the resulting partial differential equation (PDE), effectively handling complex boundary conditions. Our numerical experiments demonstrate the model’s practical application and illustrate how FRM prices react to varying volatility across different market conditions. Our findings underscore the critical need for stochastic volatility in FRM valuation and offer valuable insights for improved hedging strategies, ultimately contributing to more realistic and accurate mortgage pricing and enhanced risk management for financial institutions and investors.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Rahele Jalili
Department of Mathematics, Science and Research branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
Abdolsadeh Neisy
Department of Mathematics, Faculty of Mathematics Science and Computer, Allameh Tabataba’i University (ATU), Tehran, Iran.
Alireza Vahidi
Department of Mathematics, Shahr-e-rey branch, Islamic Azad University, Tehran, 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 :