1 Introduction 1
1.1 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Problem description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
2 Literature Study 3
3 Preliminaries 5
3.1 Mathematical modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
3.1.1 The problem model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
3.1.2 Modeling prices with stochastic processes . . . . . . . . 5
3.1.3 Modeling the running costs . . . . . . . . . . . . . . . 7
4 Solution approaches 9
4.1 Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
4.2 Fast Fourier transform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
4.3 ROA: The Copeland-Antikarov approach . . . . . . . . . . . . 11
4.3.1 General concepts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
4.3.2 Switching options . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
4.4 The Brekke-Oksendal approach . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
4.4.1 The numerical solution . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
4.4.2 Power station implementation . . . . . . . . . . . . . . 17
5 The binomial tree method 19
5.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
5.2 Step one: Monte Carlo simulation . . . . . . . . . . . . . . . . 21
5.2.1 Theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
5.2.2 Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
5.3 Step two: Probability density estimation . . . . . . . . . . . . 23
5.3.1 Theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
5.3.2 Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
5.4 Step three: Binomial trees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
5.4.1 Theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
5.4.2 Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
6 Results 35
6.1 Paul Fackler’s framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
6.1.1 Geometric brownian motion . . . . . . . . . . . . . . . 35
6.1.2 Geometric Ornstein-Uhlenbeck processes . . . . . . . . 35
6.2 Binomial tree method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
7 Conclusions 39