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期权定价中的蒙特卡洛模拟方法.docx

期权定价中的蒙特卡洛模拟方法期权作为最基础的金融衍生产品之一,为其定价一直是金融工程的重要研究领域,主要使用的定价方法有偏微分方程法、鞅方法和数值方法。而数值方法又包括了二叉树方法、有限差分法和蒙特卡洛模拟方法。蒙特卡洛方法的理论基础是概率论与数理统计,其实质是通过模拟标的资产价格路径预测期权的平均回报并得到期权价格估计值。蒙特卡洛方法的最大优势是误差收敛率不依赖于问题的维数,从而非常适宜为高维期权定价。预备知识?两个重要的定理:柯尔莫哥洛夫(Kolmogorov)强大数定律和莱维―林德贝格(Levy-Lindeberg)中心极限定理。大数定律是概率论中用以说明大量随机现象平均结果稳定性的一系列极限定律。在蒙特卡洛方法中用到的是随机变量序列同分布的Kolmogorov强大数定律:设W…为独立同分布的随机变量序列,若1nE/k

=N<『k=12…则有P(呵-£)=?)=1「一n?显然,若4三「V是由同一总体中得到的抽样,那么由此大数定律可知样本均值工£1当n很大时以概率1收敛于nkd总体均值N。中心极限定理是研究随机变量之和的极限分布在何种情形下是正态的,并由此应用正态分布的良好性质解决实际问题。设E,%…为独立同分布的随机变量序列,若n、k-n」E=」:二,D=。2=1,2,…贝E=」:二,D=、.n。xt2xt2Iexp(——)dt,-°ox兀。二2其等价形式为limP(n』一..x):Ln二二.2二.n?Black-Scholes期权定价模型模型的假设条件:1、标的证券的价格遵循几何布朗运动dS=」dt一1dWS其中,标的资产的价格S是时间t的函数,N为标的资产的瞬时期望收益率,为标的资产的波动率,dW是维纳过程。2、证券允许卖空、证券交易连续和证券高度可分。3、不考虑交易费用或税收等交易成本。4、在衍生证券的存续期内不支付红利。5、市场上不存在无风险的套利机会。6、无风险利率r为一个固定的常数。下面,通过构造标的资产与期权的资产组合并根据无套利定价原理建立期权定价模型。首先,为了得到期权的微分形式,先介绍随机微积分中的最重要的伊藤公式。伊藤Ito公式:设V=V(S,t),V是二元可微函数,若随机过程S满足如下的随机微分方程dS=J(S,t)dt二(S,t)dWS则有TOC o 1-5 h zN,V122;:2V;:VdV=(一」(S,t)S——?—:,2(S,t)S2—2)dt二(S,t)S—dWft;S2;:S2;S根据伊藤公式,当标的资产的运动规律服从假设条件中的几何布朗运动时,期权的价值V=V(S,t)的微分形式为N122;:2VNFVdV=(———:.2S2,」S——)dt二S——dWft2;:S2;S;S现在构造无风险资产组合n=v.史s,即有dn=rndt,;S经整理后得到:V12222VN—1_S9rS-rV=0.:t2;:S2;S这个表达式就是表示期权价格变化的Black-Scholes偏微分方程。它同时适合欧式看涨期权、欧式看跌期权、美式看涨期权和美式看跌期权,只是它们的终值条件和边界条件不同,其价值也不相同。欧式看涨期权的终边值条件分别为0S0V(S,T)=max{0£-K}V(S,T)=ss通过求解带有终边值条件的偏微分方程,得由欧式看涨期权的的解析解:V(S,t)=SN(d1)-Ke”㈤N)1N(d)=—其中,1N(d)=—其中,、22xd一一二e2dxdi=ln(S/K)(r二2/2)(T-t)二T-1d2=di-仃石,T为期权的执行日期,K为期权的执行价格。欧式看跌期权的终边值条件分别为KS0V(S,T)=max{0,K-Sr}V(S,T)=j0st出止匕外,美式看涨期权的终值条件为V(S,t)max{0,S-K},美式看跌期权的终值条件为V(S,t)max{0,K-S}o然而,美式期权的价值没有解析解,我们一般可通过数值方法(蒙特卡洛模拟、有限差分法等)求得其近似解。?风险中性期权定价模型如果期权的标的资产价格服从几何布朗运动臾=rdt+0dWS即标的资产的瞬时期望收益率N取为无风险利率r。同理,根据伊藤公式可以得到a-2dlnS=(r-——)dt二dW2TOC o 1-5 h z22:02lnSt-lnSt=(r一)(T—t)二Wt-Wt)~N((r-)(T—t),二(T-t))222St=Stexp((r-)(T—t)二(Wt—Wt))2对数正态分布的概率密度函数:设乙~N(N尸2),二1,则的密度函数为x0x0/(lnx-)x0x0exp(2)P(x)=v2n^x2仃0根据上述公式,得到标的资产的密度函数如下_2(lnq-(r-)(T-IDexp(—St22)二2(T.t)在风险中性概率测度下,欧式看涨期权定价为:V(S,t)=exp(-r(T-t))EQ

max{0,St-K}

_Q1E

max{0—许了产x_Q1E

max{0—许了产x/(1ns一(r2CT2-。)-2一2二T-t)dx:—.exp(x二,:—.exp(x二,2二*T-t2x0一2(ln|-(r–)(T-t))2——S22)dx2二2T-t接下来,求解以上风险中性期望。首先,对上式的右边第一个广义积分分别作变量替换2x;ln-(r一)(T-t)和3丫-仃而二,可以得到1exp(二2T-tx(In(rS21exp(二2T-tx(In(rS2)(T-t))22O2T-t)dx=Ser(T_t)2uK.i-e2du=Ser(Tt)ln1-(r4^-)(T-t)42nlnS*r岂)(T-L)K221一2Cr(T-t)——e2du=SeN(d1)2二再对等式的右边的第二个无穷积分,令二2lnx-lnS-(r——)(T-t)JT-tx。2;,T-tJT-tx。2;,T-texp(-,可求得x二22(lno-(r-)(T-t))2S22)dx2;(T-t)1lnK」nS9:…萩u2e2du=KlnS-lnK^r—52)(T-4)2,u21一c——e2du=KN(d2),2二将以上的计算结果代入期望等式中,得到欧式看涨期权的价格公式为:V(S,t)=eJ(T-t)EQ

max{0,ST-K}

=SN(d1)-Ke」(T,)N(d2)S二2In(r)(T-t)d,K2其中,1仃五二?,d2=dL。/^。可以看由,对于欧式看涨期权的风险中性定价方法的结果与基于资产复制的偏微分方程定价方法的结果是一致的。基于风险中性的期权定价原理在于:任何资产在风险中性概率测度下,对于持有者来说都是风险偏好中性的,便可用风险中性概率求取期权的期望回报再将其进行无风险折现便是初始时刻的期权价值。蒙特卡洛模拟方法就是一种基于风险中性原理的期权数值定价方法。蒙特卡洛模拟方法及其效率假设所求量8是随机变量n的数学期望E「

,那么近似确定日的蒙特卡洛方法是对“进行n次重复抽样,产生独立同分布的随机变量序列“1,“2「,”n,并计算样本均值1Jn=二二k。那么根据Kolmogorov强大数定律有nk=1pQmM=9)=1。因此,当n充分大时,可用二作为所求n—量日的估计值。由中心极限定理可得到估计的误差。设随机变量n的方差D=02M,对于标准正态分布的上B/2分位数Z§,2,有一1Z2t2.一p(一Z2n)2_Z2exp(_2)dt=1这表明,置信水平1-6对应的渐近置信区间是CTTCTTtZ—£1,°实际上,由此可确定蒙特卡洛方法的概率化误差边界,其误差为Z2M三,误差收敛速度是O(n42)、n不难看由,蒙特卡洛方法的误差是由仃和新决定的。在对同一个”进行抽样的前提下,若想将精度提高一位数字,要么固定仃,将n增大100倍;要么固定n将。减小10倍。若两个随机变量?2的数学期望E=E「2

=日,,,仃2,那么无论从“1或%中抽样均可得到日的蒙特卡洛估计值。比较其误差,设获得,的一个抽样所需的机时为t,那么在时间T内生成的抽样数n=%,若使口品,则i-,:n1Tn2需使仃也<0玄。因而,若要提高蒙特卡罗方法的效率,不能单纯考虑增加模拟的次数n或是减小方差2,应当在减小方差的同时兼顾抽取一个样本所耗费的机时,使方差2与机时t的乘积尽量的小。蒙特卡洛模拟方法为期权定价的实现步骤期权定价的蒙特卡洛方法的理论依据是风险中性定价原理:在风险中性测度下,期权价格能够表示为其到期回报的贴现的期望值,即P=EQ

exp(-rT)f(§,S2:§)

,其中的EQ表示风险中性期望,r为无风险利率,T为期权的到期执行时刻,f(G,S2,…,0)是关于标的资产价格路径的预期收益。由此可知,计算期权价格即就是计算一个期望值,蒙特卡洛方法便是用于估计期望值,因此可以得到期权定价的蒙特卡洛方法。一般地,期权定价的蒙特卡洛模拟方法包含以下几步(以欧式看涨期权为例):(l)在风险中性测度下模拟标的资产的价格路径将时间区间[0,口分成n个子区间0=t0ctict2-tn=T,标的资产价格过程的离散形式是,112jj(「一;二)(ti11-ti)1,:ti-1-tiziSj(ti+i)=Sj(ti)e2,z~N(0,i)(2)计算在这条路径下期权的到期回报,并根据无风险利率求得回报的贴现Cj=exp(-rT)max10,ST-K)(3)重复前两步,得到大量期权回报贴现值的抽样样本(4)求样本均值,得到期权价格的蒙特卡洛模拟值mmexp(-rT)ZmaxSS-K}Cmc=1exp(-rT厂Cjmjdm另外,我们还可以得到蒙特卡洛模拟值与真值的概率化误差边界,这也是蒙特卡洛方法为期权定价的优势之一。由于Cj=exp(-rT)max{0,Sj-K),m条路径的收益均值为mm2Cmean=t£Cj,m条路径的方差为CVar=^Z(C^Cmean),则可miim-1id得95%的置信区间为[Cmean-1.96J*,Cmean+1.96JfL]。例1:假设无红利的股票A,初始价格为¥6,价格过程服从几何布朗运动,年预期收益率为10%,收益率的波动率12,(0.1_0.252)0.01-0.250.01-;SA(t、t)=S(t)e2为每年25%,时间步长为0.01年(1年为10012,(0.1_0.252)0.01-0.250.01-;SA(t、t)=S(t)e2(1)MonteCarloPricePathSimulation6.66.46.2P5.85.65.45.20102030405060708090100Period图(1)蒙特卡洛方法模拟股票A价格路径,图(2)蒙特卡洛方法模拟股票B价格路径。若无红利的股票B、C、D,其价格均为¥6,股票B的期望收益率为0.1,波动率为0.6;股票C的期望收益率为0.5,波动率为0.25;股票D的期望收益率为0.5,波动率为0.6,分别用蒙特卡洛方法模拟该三种股票在一年内的价格路径如下:SB(tSB(t、t)Sc(t、t)(0.1_0.62)0.01—0.60.01:S(t)e212.(0.5_0.252)0.01-0.250.01iS(t)e212(0.5_0.6)0.01-0.60.01iS(t)e2SD(tt)MonteCarloPricePathSimulation6.16055.955.95.85Period(3)76.86.66.4P6.265.85.65.40SD(tt)MonteCarloPricePathSimulation6.16055.955.95.85Period(3)76.86.66.4P6.265.85.65.40MonteCarloPricePathSimulation图(3)蒙特卡洛方法模拟股票C价格路径,图(4)蒙特卡洛方法模拟股票D价格路径。从图中可以看生,股票C和股票D的价格上升速度较快,而股票B和股票D的价格波动比较大。这是与股票C和股票D价格的期望收益率较高,股票B和股票D价格的波动率较高相对应的。欧式看涨期权S0=6,K=2,r=0.1尸=0.25,T=1,通过Black-Scholes公式计算得的精确值为C=4」9。3,蒙特卡洛模拟的价格为C=4」787,其蒙特卡洛模拟图如下:EuropeanCallOptionPriceEstimation5.4IMonteCailo-TOC o 1-5 h z5.2I15c4.8a–m4.6e–4.4_I.-i..J.“r,—,i/A4.2_-I{I4-”14..3.80I0.5:1:1.5?2^2r5-?33.5.log(N)⑸上述同样的条件,路径由100逐渐增加到1000000条,对应地分别得到的期权价值的模拟值和置信区间,结果如下表所示:各种路径下蒙特卡洛方法模拟的95%置信区间N模拟值置信区间1004.3146

4.0112,4.6180

5004.2262

4.0962,4.3563

10004.2213

4.1287,4.3139

20004.1633

4.0984,4.2281

50004.1695

4.1280,4.2111

100004.1787

4.1490,4.2083

500004.1960

4.1826,4.2094

1000004.1886

4.1791,4.1980

10000004.1914

4.1884,4.1944

§4.蒙特卡洛模拟方法为我国权证定价权证是一种合同,权证投资者在约定时间内有权按约定价格向发行人购入或者由售合同规定的标的证券。权证发行人可以是标的证券的发行人或其之外的第三方。权证主要具有价格发现和风险管理的功能,它是一种有效的风险管理和资源配置工具。现选取我国认股权证中的五粮YGC1、马钢CWB1、伊禾fjCWB1为例,以2006年的价格作为样本区间模拟认股权证的价值,并将这些权证的蒙特卡洛模拟价值和由wind数据库给由的理论值进行比较。本例采用一年期短期利率2.52%作为无风险利率,用这些权证的正股股票价格序列来计算波动率。现实中用等时间间隔观测股票价格序列S(i=0,1,2,…n),股票投资的连续复利收益率u=ln(§/Su),(』1,2「),则Ui的样本标准差仃=J工9(U-U)2。如果用日数据计算波动率,Vn-1i』则年度波动率按下式计算:年度波动率=日波动率*(每年的交易日数)1/2将时间区间取为2006年12月1日—2006年12月29日,则由蒙特卡洛方法模拟的认股权证价格与Black-Scholes模型的精确值和市场价格比较的结果如下:蒙特卡洛方法对五粮YGC1认股权证的*II拟(仃=51.15%)日期实际值家特N洛模拟值理论值日期实际值家特N洛模拟值理论值12-110,16410,0669.82112-1812,10013,52413,35112-410,12010,35710,12112-1912,08013,57413,40112-59.88010,63010,40112-2012,21013,77113,60112-69.39510,38610,15112-2111,90013,37613,20112-79.1479.9989.75112-2211,420:12,68712,50112-89.0509.7859.53112-2512,03813,74213,57112-119.8509.2258.95112-2611,97813,40613,23112-129.82510,60010,37112-2713,00114,36414,20112-139.76610,26010,02112-2813,05014,61214,45112-1410,58911,33211,12112-2914,50016,19816,05112-1510,84912,02811,831一一一一蒙特卡洛方法对马钢CWB1认股权证的模拟(万=53.91%)日期实际值家将,洛模拟值理论值日期实际值家特N洛模拟值理论值12-111.1431.2440.569r12-18r1.7751.70911.05212-41.2091.1880.51712-191.8031.7091.05212-511.2411.2230.549r12-20:1.7301.75611.10312-61.3491.2230.54912-211.6411.7091.05212-711.6331.4160.743r12-22:1.7001.54210.77812-81.7501.6180.95212-251.7071.4530.84812-1111.9191.4160.743r12-26:1.8351.52011.05212-121.8741.6180.95212-271.7761.7091.05212-1311.7941.7481.094P12-28:1.6441.81111.16312-141.7941.6330.96912-291.7081.7481.09412-15:1.8301.6330.969一一一一蒙特卡洛方法对伊利CWB1认股权证的模拟(。=62.。3%)日期实际值家将,洛模拟值理论值日期实际值家特N洛模拟值理论值12-1113.32413.53312.62912-1814.76014.818113.98812-413.25013.94713.06912-1915.47915.54114.74812-513.29613.95713.07912-2015.48716.63015.88812-6112.91113.95713.07912-2115.59416.449115.69812-712.85313.28812.36912-2215.16816.57315.82812-812.73412.76311.80912-2516.61615.81715.03812-11112.92012.57611.60912-2616.61917.754117.05812-1214.05912.94111.99912-2717.67317.87917.18812-1313.52814.10813.23912-2817.67319.72619.09812-1414.28113.81512.92912-2917.67319.726119.09812-15114.34914.61913.778一一一一从表可看由,由蒙特卡洛方法模拟的认购权证价格的模拟值比由Black-Scholes公式计算的理论值更接近实际值。为了更直观的比较,由蒙特卡洛方法模拟的认股权证价格与Black-Scholes模型的精确值和市场价格比较的结果如下图。其中SJ代表实际值,MC代表蒙特卡洛方法求得的模拟值,BS代表由Black-Scholes公式计算由的理论值。17171615141312111098五粮YGC1五粮YGC1价格模拟比较图2.521.510.50马钢CWB1价格模拟比较图伊利CWB1价格模拟比较图从图中明显看由,五粮YGC1和伊利CWB1的模拟结果比较好,蒙特卡洛模拟值和Black-Scholes模型的理论值均与实际值吻合;而马钢CWB1的实证结果不理想,但是三种结果的走势图有共同的趋势。从比较分析中发现蒙特卡洛方法模拟的价格比Black-Scholes模型更接近实际价格。对于这些认股权证价格的模拟结果的好坏,受诸多因素影响,主要与选取的波动率和中国权证市场的发展特点有关等等o?隐含波动率及其数值计算方法隐含波动率是一个在市场上无法观察到的波动率,是通过Black-Scholes期权定价公式计算由来的波动率。由于我们无法给由它的解析解,因此,只能借助于数值计算给由近似解。下面介绍牛顿迭代法计算隐含波动率。牛顿迭代法是牛顿在17世纪提由的一种在实数域上近似求解方程根的方法。步骤1.将函数f(x)在点%附近展开成泰勒级数f(x)2f(x)=f(x。)f(x0)(x-x0)2:(x-%)步骤2.取泰勒级数的前两项作为f(x)之f(%)+「(x0)(x-x0)假设「(%)#0,求解方程f(x)=f(x0)+r(x0)(x—%)=0,并令其解为为,得x1=x0-

):0|,这样得到迭代公式xn+=xn-n),经f(x。)f(xn)过n次迭代后,可以求生f(x)=0的近似解。根据牛顿迭代法,隐含波动率的计算步骤如下:.假设其他变量保持不变,认为函数f(^)=SN(d1)-Ke(T4)N(d2)-CMar是隐含波动率的一元函数,其中的CMar是市场上观察到的期权价格。.求函数f(叼的导数「(仃)=丝=5行父13用222.2~f(;)、3.由迭代公式小=?「嗫彳计算波动率,直至f?i)f(i)(是期望达到的精度)。止匕外,为了计算隐含波动率,经济学家和理财专家曾做过种种努力试图寻找一个计算波动率的公式。如Brenner和Subrahmanyam于1988年,Chance于1993年分别提由计算隐含波动率的公式,虽然这些公式对于持有平价期权的波动率的计算还算准确,但是基础资产的价格一旦偏离期权的执行价格的现值,其准确性就会丧失。1996年,Corrado和S-Ke-rT22)S-Ke-rT22)(S.Ke=2)12二小S-Ke-rT二」T(C-TSKe2§5.服从跳扩散过程的无形资产期权定价问题及其蒙特卡洛模拟分析?服从跳扩散过程的期权定价方法正常的波动用几何布朗运动(Brown)来描述一由供需不平衡、利率变动或整个经济的波动等因素引起的。不正常的波动用泊松过程(Poisson抹描述一由未预料到的重要信息的由现引起的。这些信息在不连续的时间点由现,而且由现的时间点不确定,是否会由现也不确定。带跳跃项的伊藤Ito公式:设V=V(S,t),v是二元可微函数,若随机过程St服从随机微分方程dS=adtdWdJS其中,dW是标准维纳过程,dJ表示不可预测的跳跃,旦E=0。则带跳跃项的伊藤ItO公式为cVdV(S,t)=「ft十九£(V(S+ai,t)-V(S,t))pi+lCr2SVcVdV(S,t)=「fti42FS2?Sk其中,ST=limSss-4-odJv=

V(S,t)-V(S,t)

一t「(V(Sai其中,ST=limSss-4-o上式是对跳跃项作如下假定得由的:1、在两个跳跃之间Jt保持不变,而在跳跃时间“j,2」

是离散和随机的;2、有k种跳跃类型,跳跃尺度为{ai,i=12…用,跳跃尺度为ai的概率为L跳跃的发生强度%依赖于§的最终观测值,跳跃类型和尺度都是独立随机的。则在时间区间(宜+的内,增量1为kJt=N-

t:tcaiPi)

y这里^表示的是至时间t发生的跳跃大小的总和,%』表示跳kaiPi,“一一跃发生的概率,y为跳跃的期望值,则1是不可预测的。漂移参数a可看作两个漂移的和kat=5.aiPi)id这里q表示§中连续运动的维纳过程部分,第二项为纯跳跃部分。将Poisson过程引入到期权定价模型中,得到标的资产价格价格的跳扩散方程如下dS=(-)dt-dW(Y-1)dN1dt,dN=其中,91-zdt,标的资产价格的变化比率为v=E(Y—1),且Y与dN相互独立。令F=lnS,根据带跳跃项的伊藤公式可得其微分形式为dF=干出干=(」一S1dF=干出干=(」一S12一仃2一一13F_2_一一一((」-?.)Sdt二SdW)2(二SdW)2(F(YS,t)-F(S,t))dN2;S一九)dt十仃dW+lnYdN整理上式,得到标的资产价格公式为S=exp.|(N—J仃2—7w)t+?W(t)tY在标的资产价格遵循跳扩散过程的假设下,根据上述带跳伊藤公式可得期权价值V=V(S,t)的微分形式如下TOC o 1-5 h zV.二V1.二2V二VdV=((」-?.)S1-2S2—V2)dt-SVdW(V(YS,t)-V(S,t))dNft;S2FS2;S构造期权与标的资产的无套利资产组合n=v一更s,其微分FS形式为NN12_2AccVFVd一=dV—dS=(一…S一2)dt(V(YS,t)-V(S,t))dN-(Y-1)S-dNFSft2:S:S则该无套利资产组合微分形式的期望如下式:V12-2–cNE(d..)=(——/S2)出E

(V(YS,

衍生金融工具基础 第2版 课件 第8章——期权定价模型

01

02

二叉树期权定价模型

03

第八章期权定价模型

风险中性定价

Black—Scholes期权定价模型

学习目标

掌握单期二叉树模型。

理解多期二叉树模型。

熟悉二叉树模型的现实应用。

掌握风险中性定价原理。

掌握Black-Scholes期权定价模型。

第一节二叉树期权定价模型

单期二叉树模型

多期二叉树模型

二叉树模型的现实应用

一、单期二叉树模型

基本思路:

为对期权定价,首先构造一个复制组合,复制一个与期权具有完全相同价值的证券组合。因为这两者具有相同的现金流或支付,根据无套利原理,这意味着期权与复制组合的当前价值必定相等。

(一)一个简单的例子

考虑经过1期后到期的欧式看涨期权,期权的执行价格为50元。假设今天的股票价格为50元。假设标的股票不支付股利(除非明确说明)。在1期后,股价有可能上升10元或者下降10元。单期无风险利率为6%。将这些信息汇总,由如下的二叉树来表示。

举例:

我们将股价上涨(至60元)定义为上升状态,将股价下跌(至40元)定义为下降状态。

令表示购买的股票数量,B表示对债券的初始投资。为了用股票和债券构造看涨期权,要求由股票和债券构成的组合的价值,在每一种可能的股价变动状态下,必须与期权的价值完全一致。

求解关于和B的联立方程,方程的解为:

=0.5,B=-18.8679。

买入0.5股股票,卖空大约价值18.87元的债券(即以6%的利率借入18.87元)所构成的投资组合,在经过1期后,将与看涨期权的价值完全相符。

0.5×60-18.8679×1.06=10

0.5×40-18.8679×1.06=0

看涨期权的价格必定等于复制组合的当前市场价值。复制组合的当前价值等于:

看涨期权的当前价格为6.13元。

假设当前的股价为S,在下一期,股价或者上涨至Su,或者下跌为Sd。无风险利率为rf。假设股价上涨,期权的价值为Cu;股价下跌,期权的价值为Cd,下面来确定期权在今天的价值(价格):

(二)二叉树期权定价公式

期权在今天的价值c就等于复制组合的成本:

二、多期二叉树模型

假设每一期的无风险利率为6%,现在来考虑,如何为执行价格为50元、将于两期后到期的欧式看涨期权定价(假设未来的股价升降为已知):

我们计算的复制组合中的股票数量为=0.5,债券头寸为B=-18.87元,看涨期权的初始价值为6.13元。

考虑经过1期后到期的欧式看涨期权,期权的执行价格为50元。假设今天的股票价格为50元。假设标的股票不支付股利(除非明确说明)。在1期后,股价有可能上升10元或者下降10元。单期无风险利率为6%。将这些信息汇总,由如下的二叉树来表示。

举例:

买入0.5股股票,卖空大约价值18.87元的债券(即以6%的利率借入18.87元)所构成的投资组合,在经过1期后,将与看涨期权的价值完全相符。

0.5×60-18.8679×1.06=10

0.5×40-18.8679×1.06=0

看涨期权的价格必定等于复制组合的当前市场价值。复制组合的当前价值等于:

看涨期权的当前价格为6.13元。

看涨期权的初始价值等于复制组合的最初成本:

当二叉树模型扩展到n步后,其计算方法仍然是相同的,利用二叉树期权定价公式,从后往前依次计算出每个节点的期权价格,直到计算出0时刻的期权价格。

【例题1】

假设ABC公司的股票现在的市价为50元。有1股以该股票为标的资产的看涨期权,执行价格为52.08元,到期时间是6个月。无风险利率为每年4%。

把6个月的时间分为2期,每期3个月。变动后的数据如下:ABC公司股票的现在市价50元,看涨期权的执行价格52.08元,每期股价有两种可能:上升22.56%,或下降18.4%;无风险利率为3个月1%。

套期保值比率=期权价值变化/股价变化=(23.0248-0)/(75.1048-50.0045)=0.9173

购买股票支出=套期保值比率×股票现价=0.9173×61.28=56.2121借款数额=(到期日下行股价×套期保值比率)/(1+利率)

=50×0.9173/(1+1%)=45.4150(元)

Cu=56.2121-45.4150=10.7971(元)

由于Cud、Cdd均为0,因此,Cd=0

套期保值比率=期权价值变化/股价变化=(10.7971-0)/(61.28-40.8)=0.5272

借款数额=(到期日下行股价×套期保值比率)/(1+利率)

=40.8×0.5272/(1+1%)=21.2968(元)

C0=0.5272×50-21.2968=5.06(元)

这里需要特别说明的是,股票价格在每个时间节点上涨的倍数u和下降的倍数d是如何确定的。

三、二叉树模型的现实应用

假定标准差σ=0.4068

如果时间间隔为1/4年,则u=1.2256,即上升22.56%;d=0.816,即下降18.4%

做题程序:

(1)根据标准差确定每期股价变动乘数(应用上述的两个公式)

(2)建立股票价格二叉树模型

(3)根据股票价格二叉树和执行价格,构建期权价值的二叉树。

构建顺序由后向前,逐级推进。——复制组合定价或者风险中性定价。

(4)确定期权的现值

在实际应用二叉树模型时,通常将期权有效期分割成若干极小的时间间隔,用大量离散的小幅度二值运动来模拟连续的资产价格运动,这使得二叉树模型的应用具有了现实意义。

第二节风险中性定价

风险中性定价基本原理

风险中性世界与现实世界

一、风险中性定价基本原理

在风险中立的世界里:(1)所有可交易证券的期望收益率都是无风险利率;(2)未来现金流量可以用其期望值按无风险利率折现。

如果用ρ代表股票价格将要上涨的概率,那么(1-ρ)就表示股价将要下跌的概率,未来股票价格的计算如下:

【例】假设一份欧式股票看涨期权,其执行价格为21元,标的股票的现价为20元,不支付红利,1期后,股票价格可能上涨到22元或下降到18元,单期无风险利率为3%。下面运用风险中性定价原理对期权进行定价。

二、风险中性世界与现实世界

风险中性概率ρ、(1-ρ)并非股价上升的实际概率,而是代表着该如何调整实际概率,以使股票期望的回报率等于无风险利率。这样,利用风险中性概率对期权的预期收益进行折现就会得出正确的结论。

第三节Black—Scholes期权定价模型

模型假设

Black—Scholes定价公式

Black—Scholes定价公式的拓展

Black—Scholes定价公式的参数确定

一、模型假设

Black—Scholes定价模型的假设条件如下:

(1)股票价格服从“几何布朗运动”随机过程。这一随机过程使得股票价格具有恒定期望收益和波动率的对数正态分布。

(2)在期权有效期内,标的资产不支付股利,标的资产价格的变动是连续的而均匀的,不存在突然的跳跃。

(3)没有交易费和税收,不考虑保证金问题,即不存在影响收益的任何外部因素。

(4)该标的资产可以自由地买卖,即允许卖空,且所有证券都是完全可分的。

(5)在期权有效期内,无风险利率为常数,投资者可以此利率无限制地进行借贷。

(6)市场中不存在无风险套利机会。

(7)看涨期权只能在到期日执行。

二、Black—Scholes定价公式

基于二项式期权定价模型,将每一期的时间长度和股价运动时距缩短至零,将时期数扩展为无穷大,从而可推导出布莱克-斯科尔斯期权定价模型。

式中:c表示买权价值(看涨期权);S表示标的资产现行市场价格;X表示行权价格;rf表示无风险利率(按连续复利计算);σ表示标的资产收益标准差;T表示期权距到期日的时间;N(x)表示标准正态分布的累积概率分布函数(即某一服从正态分布的变量小于x的概率。)

【例】假设目前是10月14日,请运用Black—Scholes定价公式,预测执行价格为12.5美元,将于12月16日到期的OA公司股票的欧式看涨期权的价格,目前该公司的股价为12.85美元,不支付股利,该公司股票的年波动率为0.81,12月16日的短期无风险年利率为4.63%。由于合约是12月16日到期,因此从目前来看距离到期日还有63天,则

由于Black—Scholes定价公式要求无风险收益率是连续复利计算的收益率,4.63%按连续复利计算,其结果为

我们整理一下已知条件:

S=12.85,X=12.5,rf=0.0453,σ=0.81,T=0.1726

N(d1)=N(0.2735)=0.6078

N(d2)=N(-0.0630)=0.4749

我们整理一下已知条件:

S=12.85,X=12.5,rf=0.0453,σ=0.81,T=0.1726

N(d1)=N(0.2735)=0.6078

N(d2)=N(-0.0630)=0.4749

三、Black—Scholes定价公式的拓展

(一)无红利支付股票的欧式看跌期权的定价公式

Black—Scholes定价模型给出了无红利支付股票的欧式看涨期权的定价公式,根据看跌看涨期权平价关系公式,可以得到无红利支付的欧式看跌期权价格公式:

【例】OA公司股票的欧式看涨期权的理论价格为1.92美元,带入中,计算可得执行价格为12.5美元,将于12月16日到期的OA公司股票的欧式看跌期权的理论价格:

(二)无红利支付股票的美式期权定价公式

提前执行无红利支付的美式看涨期权是不明智的,在其他条件相同的情况下,同一种无红利支付美式看涨期权的价格等于欧式看涨期权的价格,即C=c,由此我们就可以用Black—Scholes定价模型对不支付红利的美式看涨期权估价。

(三)有红利支付股票的美式期权定价公式

1.假设股票在期权期限内支付红利Di,该红利是在ti(单位为年)时间段以后支付,假设调整后Black—Scholes定价模型中的股票价格为S*,则考虑红利支付的S*=S-PV(D)=S-∑iDie-rfti。

2.假设红利连续地以一个已知的年收益率(δ)进行支付,如果S不变,那么在T时刻该股票支付的红利价值为(SeδT-S),调整的Black—Scholes定价模型需要用减去红利现值的S*来替换S,则S*=S-PV(D)=S-e-δT(SeδT-S)=S e-δT。

四、Black—Scholes定价公式的参数确定

(一)估计无风险利率

无风险利率需要用连续复利的方式表达出来,才可以在Black—Scholes定价公式中应用。需要特别提示的是,不同到期日国库券的收益率可能有较大差异,我们应该选择距离期权到期日最近的国库券的利率作为无风险利率。

(二)估计标的资产价格的波动率

(1)历史波动率

历史波动率是指从标的资产价格的历史数据中计算出价格收益率的标准差。具体可按以下步骤:

①从市场上获得标的资产(如股票)在固定时间间隔(如每天、每周或每月等)的价格;

②对于每个时间段,求出该时间段末的股价与该时间段初的股价之比的自然对数,即为连续型股票价格百分比收益。

rt表示第t期连续型股票价格收益率;Pt和Pt-1分别表示第t期和第t-1期股票价格。

③假设有n个连续型股票价格收益率,计算这些收益率的均值()及方差(σ2),σ就是相应的波动率。

(2)隐含波动率

所谓隐含波动率,是将Black—Scholes定价公式中除了波动率以外的参数和市场上的期权报价代入,“倒推”求得波动率数据。也就是指能使Black—Scholes模型价格等于期权当前市场价格的标准差。

【例】假设有一个不支付红利股票的欧式看涨期权价格为13.5美元,相关参数有S=125.94,X=125,T=0.0959,r=0.0446,将参数代入计算期权价格等于13.5时对应的σ值。

我们可以用迭代的方式来求解隐含值σ。例如,开始时我们令σ=0.5,对应这一波动率的期权价格为8.48美元,这个价格比市价要小,由于期权价格是σ的递增函数,于是我们再令σ=0.8,对应的期权价格为13.09,仍然低于市价,我们再令σ=0.85,对应的期权价格为13.86,此值高于市价,这意味着σ值应该介于0.8与0.85之间,当σ=0.83时,对应的期权价格近似为13.50,因此我们的答案是0.83。

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