Mathematical Modeling of Option Pricing with an Extended Black-Scholes Framework
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摘要
本报告提出一种结合随机波动率和利率变动扩展的Black-Scholes模型，采用有限差分法求解偏微分方程，并与基于LSTM的机器学习模型进行比较。研究显示，LSTM在预测准确性上优于扩展PDE模型，但计算效率逊色；扩展模型适合对参数敏感且需快速计算的场景。两种模型对不同市场条件均表现出良好的适应性，为期权定价提供了互补的视角和实用策略 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::5]。
