Pricing American Parisian Options under General Time-Inhomogeneous Markov Models
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摘要
本文提出基于连续时间马尔可夫链（CTMC）逼近的一般方法，用于定价各种类型的美式巴黎期权（包括down-in/-out，永续和有限期限），适用一般一维时间非齐次马尔可夫模型。对down-in类型，通过条件巴黎停止时间，将定价问题转化为一系列不同期限的普通美式期权价格的积分，有效计算期权价格。对down-out类型，采用状态扩展记录持续时间，递归求解变分不等式。报告证明了CTMC逼近的收敛性，并通过数值实验验证了算法的准确性与高效性，涵盖扩散及跳跃模型，适用多种支付函数，具有高度的模型通用性和实用价值 [page::0][page::2][page::6][page::29]。
