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Campo DCValorIdioma
dc.creatorCutana, Roménimo Carlos-
dc.date.accessioned2026-03-05T11:02:24Z-
dc.date.issued2025-05-
dc.identifier.urihttp://monografias.uem.mz/handle/123456789/5397-
dc.description.abstractPartial differential equations play a fundamental role in various areas of science due to their wide applicability. In Financial Mathematics, for example, they are used to model economic growth and financial risk. However, most real-world problems involving partial differential equations do not have a known or feasible analytical solution. To overcome this limitation, numerical approximation methods are employed, among which the finite difference method stands out as one of the most widely used techniques. This method approximates the solution by replacing continuous derivatives with differences between discrete values on a grid of points. In this work, a theoretical summary of the mathematical and financial concepts to be used in the development of the topic is first presented. Next, a literature review on differential equations is con- ducted, addressing aspects related to their classification and the analytical and numerical methods for their resolution. An application example of the Crank-Nicholson method is considered for solving a pricing model of a European call option. The convergence of the developed numerical method is analyzed, and the source term methodology is used to verify the correct implementation of the method. Additionally, an algorithm for the method is developed and implemented using MATLAB software. Through the numerical tests performed, it was found that the Crank-Nicholson method exhibits a spatial and temporal convergence order close to 2, confirming the theory underlying this method. The numerical simulations demonstrated that the spatial error is more dominant in less refined grids, and the accuracy of the results improves significantly with grid refinement.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Eduardo Mondlanept_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectEquações diferenciais com derivadas parciaispt_BR
dc.subjectMétodo das diferenças finitaspt_BR
dc.subjectMétodo de Crank- Nicholsonpt_BR
dc.subjectDerivados finaceirospt_BR
dc.subjectEquação de Black Scholespt_BR
dc.titleAplicação do método de Crank Nicholson para a modelação de preço de um derivado financeiropt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Nhangumbe, Clarinda Vitorino-
dc.description.resumoAs equações diferenciais parciais desempenham um papel fundamental em diversas áreas da ciên- cia, devido à sua ampla aplicabilidade. Na Matemática Financeira, por exemplo, elas são utilizadas para modelar o crescimento econômico e o risco financeiro. No entanto, a maioria dos problemas reais que envolvem equações diferenciais parciais não possui uma solução analítica conhecida ou viável. Para superar essa limitação, recorre-se a métodos de aproximação numérica, dentre os quais o método das diferenças finitas se destaca como uma das técnicas mais empregadas. Esse método consiste em aproximar a solução ao substituir as derivadas contínuas por diferenças entre valores discretos em uma malha de pontos. Neste trabalho, inicialmente, apresenta-se um resumo teórico dos conceitos matemáticos e fi- nanceiros que serão utilizados no desenvolvimento do tema. Em seguida, realiza-se uma revisão bibliográfica sobre as equações diferenciais, abordando aspectos relacionados à sua classificação e aos métodos analíticos e numéricos para a sua resolução. Considera-se um exemplo de aplicação do método de Crank-Nicholson na resolução de um modelo de precificação de uma opção europeia de compra. Analisa-se a convergência do método numérico desenvolvido e utiliza-se a metodologia do termo fonte para verificar se o método foi implementado corretamente. Além disso, desenvolve-se um algoritmo para o método, que é implementado com o auxílio do software MATLAB. Com os testes numéricos realizados, verificou-se que o método de Crank-Nicholson apresenta uma ordem de convergência espacial e temporal próxima de 2, confirmando a teoria que fundamenta esse método. As simulações numéricas demonstraram que o erro espacial é mais dominante em malhas menos refinadas e que a precisão dos resultados melhora significativamente com o refinamento da malha.pt_BR
dc.publisher.countryMoçambiquept_BR
dc.publisher.departmentFaculdade Ciênciaspt_BR
dc.publisher.initialsUEMpt_BR
dc.subject.cnpqCiências Exatas e da Terrapt_BR
dc.subject.cnpqMatemáticapt_BR
dc.description.embargo2025-07-10-
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