यूरोपीय विकल्पों का मॉडलिंग और मूल्य निर्धारण वित्तीय कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण कार्य हैं जो इन उपकरणों का उचित मूल्य निर्धारित करने का प्रयास कर रही हैं। पारंपरिक विधियों, जैसे कि ब्लैक-शोल्स आंशिक अवकल समीकरण (PDEs) का उपयोग, उच्च जटिलता और डेटा की कमी के कारण चुनौतियों का सामना करती हैं। इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए, PINNs हाल ही में यूरोपीय विकल्पों के लिए ब्लैक-शोल्स PDEs को हल करने के लिए एक आशाजनक दृष्टिकोण के रूप में उभरे हैं। इस पेपर में, हम एक यूरोपीय विनिमय विकल्प की कीमत निर्धारित करने के लिए द्वि-आयामी ब्लैक-शोल्स मॉडल पर ध्यान केंद्रित करते हैं। हम ANNs (PINN) के एक प्रकार का उपयोग करते हैं जिसे विशेष रूप से एक उचित परिभाषित हानि फ़ंक्शन को न्यूनतम करके विकल्प के मूल्य को सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हमारे अध्ययन के लिए डेटा पाइथन में किए गए सिमुलेशन के माध्यम से उत्पन्न किया गया था। हमारे परिणामों ने पारंपरिक समाधानों की तुलना में एक यूरोपीय विनिमय विकल्प के गणना किए गए उचित मूल्य की तुलना करके PINN दृष्टिकोण की प्रभावकारिता को प्रदर्शित किया। निष्कर्ष बताते हैं कि जटिल वित्तीय डेरिवेटिव के लिए सटीक और प्रभावी मूल्य निर्धारण प्रदान करने में PINNs की संभावनाएँ हैं।
टावाकोली एट अल। (सूर्य,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।