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基于GPU的倒向随机微分方程的期权定价的并行算法研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-12页
第一章 绪论第12-17页
   ·研究背景第12-13页
   ·相关工作第13-15页
   ·研究内容和主要工作第15-16页
   ·论文组织结构第16-17页
第二章 相关知识第17-35页
   ·期权和期权定价第17-23页
     ·期权及其相关概念第17-20页
     ·期权定价第20-23页
   ·倒向随机微分方程(BSDE)第23-25页
     ·倒向随机微分方程及其一般形式第23-24页
     ·倒向随机微分方程在金融计算中的应用第24-25页
   ·通用计算图形处理器(GPGPU)第25-28页
   ·统一计算设备架构(CUDA)第28-35页
第三章 基于二叉树模型求解BSDE的期权定价第35-44页
   ·二叉树模型求解BSDE的期权定价模型第35-37页
   ·二叉树模型求解倒向BSDE的期权定价并行策略和实现第37-41页
   ·二叉树模型求解倒向随机微分方程的期权定价实验结果第41-44页
第四章 基于高精度theta格式求解BSDE的期权定价第44-51页
   ·高精度theta格式求解倒向BSDE的期权定价模型第44-47页
   ·高精度theta格式BSDE的期权定价并行策略和实现第47-49页
   ·高进度theta格式求解倒向随机微分方程的期权定价实验结果第49-51页
第五章 总结和展望第51-54页
   ·本文工作总结第52-53页
   ·展望第53-54页
参考文献第54-58页
致谢第58-59页
攻读学位期间发表的学术论文目录第59-60页
攻读学位期间参与科研项目情况第60-61页
学位论文评阅及答辩情况表第61页

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