Computational complexity of LCPs associated with positive definite symmetric matrices

Murty in a recent paper has shown that the computational effort required to solve a linear complementarity problem (LCP), by either of the two well known complementary pivot methods is not bounded above by a polynomial in the size of the problem. In that paper, by constructing a class of LCPs—one of order n for n ≥ 2—he has shown that to solve the problem of order n , either of the two methods goes through 2 n pivot steps before termination.Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/47905/1/10107_2005_Article_BF01588254.pd

Forward and inverse American option pricing via a complementarity approach

This dissertation considers three topics. The first part discusses the pricing of American options under a local volatility model and two jump diffusion models: Kou's jump diffusion model and the Dupire system. In Chapter 2, we establish partial differential complementarity systems for pricing American options under the aforementioned three models. We also introduce two different discretization schemes, a finite difference method and a finite element method, for the discretization of the complementarity systems into a collection of linear complementarity problems (LCPs). In Chapter 3, we discuss four popular existing numerical algorithms---a PSOR method, a two phase active-set method, a semi-smooth Newton method and a pivoting method---for solving LCPs that arise under Kou's jump diffusion model and the Dupire system. The numerical results presented in the thesis summarize the effectiveness of each approach for solving the corresponding LCPs. %In particular, we are interested in the numerical evaluation of four algorithms pricing these options: a PSOR method, a two-phase active-set method, a semi-smooth Newton method, and a parametric pivoting method. In the second part, we consider the calibration problems of computing an implied volatility parameter for American options under the Dupire system and the local volatility model. In Chapter 4, we formulate the calibration problem as an inverse problem of the forward pricing problem, which is modeled as a discretized partial differential linear complementarity system in Chapter 2. The resulting inverse problem then becomes an instance of a mathematical program with complementarity constraints (MPCC). Two methods for solving MPCCs, an implicit programming algorithm (IMPA) and a new hybrid algorithm, are studied in this dissertation. We test both algorithms and report their numerical performance for solving MPCCs derived under the Dupire system and the local volatility model with synthetic and market data. In the third part of this thesis, we investigate a new class of MPCCs, a doubly uni-parametric MPCC, for which the calibration of American options under the Black-Scholes-Merton (BSM) model is a special case. In particular, we consider one new algorithm for solving this problem when the problem matrices are positive definite, and a second algorithm for the more general case when the matrices are merely positive semi-definite. We study the convergence of both algorithms based on the local stability of the solutions as well as the numerical performance of both algorithms for solving doubly uni-parametric MPCCs with tridiagonal matrices, which are applicable for the calibration problems under the BSM model

Reformulation semi-lisse appliquée au problème de complémentarité

Ce mémoire fait une revue des notions élémentaires concernant le problème de complé- mentarité. On y fait aussi un survol des principales méthodes connues pour le résoudre. Plus précisément, on s’intéresse à la méthode de Newton semi-lisse. Un article proposant une légère modification à cette méthode est présenté. Cette nouvelle méthode compétitive est démontrée convergente. Un second article traitant de la complexité itérative de la méthode de Harker et Pang est aussi introduit

Finding Nash equilibria of bimatrix games

This thesis concerns the computational problem of finding one Nash equilibrium of a bimatrix game, a two-player game in strategic form. Bimatrix games are among the most basic models in non-cooperative game theory, and finding a Nash equilibrium is important for their analysis. The Lemke—Howson algorithm is the classical method for finding one Nash equilib-rium of a bimatrix game. In this thesis, we present a class of square bimatrix games for which this algorithm takes, even in the best case, an exponential number of steps in the dimension d of the game. Using polytope theory, the games are constructed using pairs of dual cyclic polytopes with 2d suitably labelled facets in d-space. The construc-tion is extended to two classes of non-square games where, in addition to exponentially long Lemke—Howson computations, finding an equilibrium by support enumeration takes exponential time on average. The Lemke—Howson algorithm, which is a complementary pivoting algorithm, finds at least one solution to the linear complementarity problem (LCP) derived from a bimatrix game. A closely related complementary pivoting algorithm by Lemke solves more general LCPs. A unified view of these two algorithms is presented, for the first time, as far as we know. Furthermore, we present an extension of the standard version of Lemke's algorithm that allows one more freedom than before when starting the algorithm

Numerical methods and accurate computations with structured matrices

Esta tesis doctoral es un compendio de 11 artículos científicos. El tema principal de la tesis es el Álgebra Lineal Numérica, con énfasis en dos clases de matrices estructuradas: las matrices totalmente positivas y las M-matrices. Para algunas subclases de estas matrices, es posible desarrollar algoritmos para resolver numéricamente varios de los problemas más comunes en álgebra lineal con alta precisión relativa independientemente del número de condición de la matriz. La clave para lograr cálculos precisos está en el uso de una parametrización diferente que represente la estructura especial de la matriz y en el desarrollo de algoritmos adaptados que trabajen con dicha parametrización.Las matrices totalmente positivas no singulares admiten una factorización única como producto de matrices bidiagonales no negativas llamada factorización bidiagonal. Si conocemos esta representación con alta precisión relativa, se puede utilizar para resolver ciertos sistemas de ecuaciones y para calcular la inversa, los valores propios y los valores singulares con alta precisión relativa. Nuestra contribución en este campo ha sido la obtención de la factorización bidiagonal con alta precisión relativa de matrices de colocación de polinomios de Laguerre generalizados, de matrices de colocación de polinomios de Bessel, de clases de matrices que generalizan la matriz de Pascal y de matrices de q-enteros. También hemos estudiado la extensión de varias propiedades óptimas de las matrices de colocación de B-bases normalizadas (que en particular son matrices totalmente positivas). En particular, hemos demostrado propiedades de optimalidad de las matrices de colocación del producto tensorial de B-bases normalizadas.Si conocemos las sumas de filas y las entradas extradiagonales de una M-matriz no singular diagonal dominante con alta precisión relativa, entonces podemos calcular su inversa, determinante y valores singulares también con alta precisión relativa. Hemos buscado nuevos métodos para lograr cálculos precisos con nuevas clases de M-matrices o matrices relacionadas. Hemos propuesto una parametrización para las Z-matrices de Nekrasov con entradas diagonales positivas que puede utilizarse para calcular su inversa y determinante con alta precisión relativa. También hemos estudiado la clase denominada B-matrices, que está muy relacionada con las M-matrices. Hemos obtenido un método para calcular los determinantes de esta clase con alta precisión relativa y otro para calcular los determinantes de las matrices de B-Nekrasov también con alta precisión relativa. Basándonos en la utilización de dos matrices de escalado que hemos introducido, hemos desarrollado nuevas cotas para la norma infinito de la inversa de una matriz de Nekrasov y para el error del problema de complementariedad lineal cuando su matriz asociada es de Nekrasov. También hemos obtenido nuevas cotas para la norma infinito de las inversas de Bpi-matrices, una clase que extiende a las B-matrices, y las hemos utilizado para obtener nuevas cotas del error para el problema de complementariedad lineal cuya matriz asociada es una Bpi-matriz. Algunas clases de matrices han sido generalizadas al caso de mayor dimensión para desarrollar una teoría para tensores extendiendo la conocida para el caso matricial. Por ejemplo, la definición de la clase de las B-matrices ha sido extendida a la clase de B-tensores, dando lugar a un criterio sencillo para identificar una nueva clase de tensores definidos positivos. Hemos propuesto una extensión de la clase de las Bpi-matrices a Bpi-tensores, definiendo así una nueva clase de tensores definidos positivos que puede ser identificada en base a un criterio sencillo basado solo en cálculos que involucran a las entradas del tensor. Finalmente, hemos caracterizado los casos en los que las matrices de Toeplitz tridiagonales son P-matrices y hemos estudiado cuándo pueden ser representadas en términos de una factorización bidiagonal que sirve como parametrización para lograr cálculos con alta precisión relativa.<br /

An Irregular Grid Approach for Pricing High-Dimensional American Options

We propose and test a new method for pricing American options in a high-dimensional setting.The method is centred around the approximation of the associated complementarity problem on an irregular grid.We approximate the partial differential operator on this grid by appealing to the SDE representation of the underlying process and computing the root of the transition probability matrix of an approximating Markov chain.Experimental results in five dimensions are presented for four different payoff functions