Synthetic short positions constructed by equity options and stock loan short sells are linked by arbitrage. This thesis analyses the link by considering the implied volatility surface (IVS) at 80%, 100%, and 120% moneyness, and stock loan variables such as benchmark rate (rt), utilization, short interest, and transaction trends to inspect time-dependent structures between the two assets. By applying multiple multivariate time-series analyses in terms of vector autoregression (VAR) and the recurrent neural networks long short-term memory (LSTM) and gated recurrent units (GRU) with a sliding window methodology. This thesis discovers linear and complex relationships between the IVS and stock loan data. The three-day-ahead out-of-sample LSTM forecast of IV at 80% moneyness improved by including lagged values of rt and yielded 19.6% MAPE and forecasted correct direction 81.1% of samples. The corresponding 100% moneyness GRU forecast was also improved by including stock loan data, at 10.8% MAPE and correct directions for 60.0% of samples. The 120% moneyness VAR forecast did not improve with stock loan data at 26.5% MAPE and correct directions for 66.2% samples. The one-month-ahead rt VAR forecast improved by including a lagged IVS, at 25.5% MAPE and 63.6% correct directions. The presented data was optimal for each target variable, showing that the application of LSTM and GRU was justified. These results indicate that considering stock loan data when forecasting IVS for 80% and 100% moneyness is advised to gain exploitable insights for short-term positions. They are further validated since the different models yielded parallel inferences. Similar analysis with other equity is advised to gain insights into the relationship and improve such forecasts. / Syntetiska kortpositioner konstruerade av aktieoptioner och blankning med aktielån är kopplade med arbitrage. Denna tes analyserar kopplingen genom att överväga den implicerade volatilitetsytan vid 80%, 100% och 120% moneyness och aktielånvariabler såsom referensränta rt, låneutnyttjande, låneintresse, och transaktionstrender för att granska tidsberoende strukturer mellan de två tillgångarna. Genom att tillämpa multipel multidimensionell tidsserieanalys såsom vektorautoregression (VAR) och de rekursiva neurala nätverken long short-term memory (LSTM) och gated recurrent units (GRU). Tesen upptäcker linjära och komplexa samband mellan implicerade volatilitetsytor och aktielånedata. Tre dagars LSTM-prognos av implicerade volatiliteten vid 80% moneyness förbättrades genom att inkludera fördröjda värden av rt och gav 19,6% MAPE och prognostiserade korrekt riktning för 81,1% av prover. Motsvarande 100% moneyness GRU-prognos förbättrades också genom att inkludera aktielånedata, resulterande i 10,8% MAPE och korrekt riktning för 60,0% av prover. VAR-prognosen för 120% moneyness förbättrades inte med alternativa data på 26,5% MAPE och korrekt riktning för 66,2% av prover. En månads VAR-prognos för rt förbättrades genom att inkludera en fördröjd implicerad volatilitetsyta, resulterande i 25,5% MAPE och 63,6% korrekta riktningar. Presenterad statistik var optimala för dessa variabler, vilket visar att tillämpningen av LSTM och GRU var motiverad. Därav rekommenderas det att inkludera aktielånedata för prognostisering av implicerade volatilitetsytor för 80% och 100% moneyness, speciellt för kortsiktiga positioner. Resultaten valideras ytterligare eftersom de olika modellerna gav dylika slutsatser. Liknande analys med andra aktier är rekommenderat för att få insikter i förhållandet och förbättra sådana prognoser.

In this thesis, important theories in financial mathematics will be explained and derived. These theories will later be used to value financial derivatives. An analytical formula for valuing European call and put option will be derived and European call options will be valued under the Black-Scholes partial differential equation using three different finite difference methods. The Crank-Nicholson method will then be used to value American call options and solve their corresponding free boundary value problem. The optimal exercise boundary can then be plotted from the solution of the free boundary value problem. The algorithm for valuing American call options will then be further developed to solve the stock loan problem. This will be achieved by exploiting a link that exists between American call options and stock loans. The Crank-Nicholson method will be used to value stock loans and their corresponding free boundary value problem. The optimal exit boundary can then be plotted from the solution of the free boundary value problem. The results that are obtained from the numerical calculations will finally be used to discuss how different parameters affect the valuation of American call options and the valuation of stock loans. In the end of the thesis, conclusions about the effect of the different parameters on the optimal prices will be presented. / I det här kandidatexamensarbetet kommer fundamentala teorier inom finansiell matematik förklaras och härledas. Dessa teorier kommer lägga grunden för värderingen av finansiella derivat i detta arbete. En analytisk formel för att värdera europeiska köp- och säljoptioner kommer att härledas. Dessutom kommer europeiska köpoptioner att värderas numeriskt med tre olika finita differensmetoder. Den finita differensmetoden Crank-Nicholson kommer sedan användas för att värdera amerikanska köpoptioner och lösa det fria gränsvärdesproblemet (free boundary value problem). Den optimala omvandlingsgränsen (Optimal Exercise Boundary) kan därefter härledas från det fria gränsvärdesproblemet. Algoritmen för att värdera amerikanska köpoptioner utökas därefter till att värdera lån med aktier som säkerhet. Detta kan åstadkommas genom att utnyttja ett samband mellan amerikanska köpoptioner med lån där aktier används som säkerhet. Den finita differensmetoden Crank-Nicholson kommer dessutom att användas för att värdera lån med aktier som säkerhet. Den optimala avyttringsgränsen (Optimal Exit Boundary) kan därefter härledas från det fria gränsvärdesproblemet. Resultaten från de numeriska beräkningarna kommer slutligen att användas för att diskutera hur olika parametrar påverkar värderingen av amerikanska köpoptioner, samt värdering av lån med aktier som säkerhet. Avslutningsvis kommer slutsatser om effekterna av dessa parametrar att presenteras.