Алгоритмы автоматического дифференцирования в задачах финансовой математики

Ильясова, Ильмира Эльмировна

Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/47801

Title:	Алгоритмы автоматического дифференцирования в задачах финансовой математики
Authors:	Ильясова, Ильмира Эльмировна
metadata.dc.contributor.advisor:	Кочегуров, Александр Иванович
Keywords:	автоматическое дифференцирование; численные методы; опционы; модель Блэка-Шоулза; метод Монте-Карло; automatic differentiation; numerical methods; options; the Black-Scholes model; Monte Carlo method
Issue Date:	2018
Citation:	Ильясова И. Э. Алгоритмы автоматического дифференцирования в задачах финансовой математики : магистерская диссертация / И. Э. Ильясова ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. А. И. Кочегуров. — Томск, 2018.
Abstract:	Цель работы: разработка и реализация алгоритмов автоматического дифференцирования (АД) на модели Блэка-Шоулза (Б.-Ш.) на языке C++. Объектом исследования является технология АД процессов, описывающих стоимость опционов. Предметом исследования являются скорость и точность вычисления первых производных АД на примере модели Б.-Ш. Научная новизна состоит в применении технологии АД в задачах финансовой математики. The purpose of the work: development and implementation of automatic differentiation (AD) algorithms on the Black-Scholes (B.-S.) model in C++. The subject of the study is calculation speed and accuracy of AD first derivative demonstrated on B.-S. model. Scientific novelty consists in the application of AD technology in the problems of financial mathematics.
URI:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/47801
Appears in Collections:	Магистерские диссертации

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
TPU543998.pdf		1,42 MB	Adobe PDF	View/Open

Show full item record