使用FDM解PDE定价时，基本的思路是用未来的值，倒向计算现在的值。
所谓显式是指，这种倒向计算可以用一种简单的递推的形式进行；
所谓隐式是指，这种倒向计算不可以用一种简单的递推的形式进行，需要解一个线性方程组才能实现倒向计算。
区别两种方法就是看要不要解一个线性方程组。
按照John Hull的说法，显式等价于三叉树模型，但是三叉树离散金融模型不能对应到一个唯一的“风险中性概率”，所以贸然使用常出问题。（这也是“二叉树”更常见的原因，因为二叉树离散金融模型能对应到一个唯一的“风险中性概率”）
不过对BS方程做一下变量替换就可以使用显式方法，具体参考《options,futures and other derivatives》17章8节

明白一点儿了 太感谢了
请问你会不会matlab呢 我不会编这个代码呀 求指导啊 谢谢

用有限差分法求解期权定价是一个二维问题，二维包括：1. 时间（N步）  2. 现货价格（M个）。 整个求解的过程是这样的，要求得t = 0时刻的期权价格，需要从 t = T时刻的期权payoff一步一步往回推，最后得出t = 0 时的期权定价。显式或隐式是针对时间这个维度来说的。如果在往回推的过程中只用到了已知的上一步的信息，即显式；如果在往回推的过程中既用到了已知的信息，又用到了未知的信息，则需要通过求解一个线性方程组才能得到想要的解，这个过程称为隐式。隐式之所以稳定，是因为过程中包括合理的求解线性方程组。

谢谢！
你讲解得很清楚

顶一个