Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit

 

Final Project

 

1    Basic Requirements

You can select any suggested topic provided in the next page. The submission contains one PDF report and MATLAB/Python code.

You will be graded both on mathematical content, quality of code and presentation.

2    The Report

The PDF report should have the following structure:

Title and Author

Introduction  Give a general overview of your task.  State the problem and the methods. Summarize   your results in one or two sentences.

Methods  Describe the methods and the mathematical formulas used.  All mathematical preparations should be done here.

Results Present your results here. For example, you may tabulate outputs for an array of different

parameters.

 

Discussions  Provide some observations and analysis on the results.

Code  Provide the command how to execute the code in the out-of-box run.   If you run in an IDE (Integrated Development Environment), state which IDE you use.  Specify how (commands or pa- rameters) you generate your results.  Specify where your results are shown - in the IDE console, or in the screen of a separate window, or output files?

 

3    The Code

The folder code contains the code and input configuration files. The following behaviors are expected from your code:

  It must be runnable out of box, which produces maybe the simplest case of the results in the report.

  The user can edit the input configuration file or a code file to change the configuration parameters

to some reasonable values. The user should be able to run your script to produce results. The submissions from two groups with similar code will result zero marks for both.


4    Sample Project Problems

 

1.  Pricing  Asian  and  Barrier  options  on  a  basket  of two  stocls.  using  Monte  Carlo,  Finite  difference methods,  Tree  methods,  and  close  form  approximation. Calculation of Greeks.

2.  Pricing  callable  bonds using one-factor Hull-White model.

3.  Portfolio optimization. Assessment of the impact of sampling errors on mean-variance portfolios.

4.   Estimating the Risk-Neutral Density.

5.  Pricing American-style options using Monte Carlo simulation.

6.  Calibration of Heston stochastic volatility model to a set of market prices of options.

7.  Quasi-Monte Carlo simulation.

8.  Pricing Lookback options.

9.  Modeling of copulas for risk management

10.  Spherical and Elliptical distributions. Modeling for risk management.