Rozdziaª 9: Wycena opcji

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Rozdziaª 9: Wycena opcji"

Transkrypt

1 Rozdziaª 9: Wycena opcji MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI z R MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 1 / 23

2 Denicja opcji. Opcja nansowa:. Warunkowy kontrakt terminowy na sprzeda» lub kupno instrumentu bazowego, który jest zawarty mi dzy wystawc i nabywc opcji. Posiadacz opcji ma prawo (nie obowi zek) nabycia instrumentu bazowego po okre±lonej cenie w okre±lonym. terminie. Aby opisa opcj nale»y okre±li : instrument bazowy (waluty, akcje, indeksy gieªdowe) rodzaj opcji (opcja kupna, opcja sprzeda»y) typ opcji (opcja europejska, opcja ameryka«ska) cen wykonania (strike price) moment wyga±ni cia opcji (expiration date) MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 2 / 23

3 Opcje na WIG20 Oznaczenia opcji na WIG20 notowanych na GPW: OW20ABCCC gdzie kolejne fragmenty nazwy oznaczaj : O: dany instrument jest opcj ; W20: instrumentem bazowym jest indeks WIG20; A: miesi c terminu wykonania oraz rodzaj opcji. Litery C, F, I oraz L oznaczaj opcje kupna o terminach wyga±ni cia w trzeci pi tek marca, czerwca, wrze±nia i grudnia, za± litery O, R, U i X opisuj odpowiednie opcje sprzeda»y; B: ostatnia cyfra roku terminu wykonania opcji; CCC: cena wykonania opcji (podzielona przez 10). MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 3 / 23

4 Terminologia O opcji kupna o cenie wykonania K i bie» cej cenie instrumentu bazowego P mówimy,»e: jest w cenie (in-the-money) je»eli P > K ; jest po cenie (at-the-money) je»eli P = K ; nie jest w cenie (out-of-the-money), je»eli P < K. Dla opcji sprzeda»y, nazewnictwo jest odwrotne. MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 4 / 23

5 Proces stochastyczny w czasie ci gªym. Proces stochastyczny {Y t } w czasie ci gªym. Ci g zmiennych losowych Y t, gdzie indeks czasu t nale»y do zbioru liczb rzeczywistych. o warto±ciach nieujemnych. MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 5 / 23

6 Proces Wienera Proces {w t } jest procesem Wienera (ruchy Browna) je»eli: 1. przyrost w t w s jest niezale»ny od w u dla dowolnych u s t 2. s t w t w s N(0, t s); 3. trajektorie procesu {w t } s ci gªe w czasie. Rozkªad procesu Wienera oraz jego przyrostów dw t = w t+dt w t : w t N(w 0, t) dw t N(0, dt) MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 6 / 23

7 Uogólniony proces Wienera Dla zmiennych z dryfem i wariancj proporcjonaln do upªywu czasu stosowany jest uogólniony proces Wienera {x t } postaci: dx t = µdt + σdw t, gdzie µ okre±la dryf, za± σ odchylenie standardowe procesu x t. Rozkªad uogólnionego procesu Wienera oraz jego przyrostów: x t N(x 0 + µt, σ 2 t) dx t N(µdt, σ 2 dt) MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 7 / 23

8 Proces Ito Je»eli dryf oraz zmienno± procesu s zmienne w czasie to mówimy o procesie Ito, którego przyrosty s dane przez: dx t = µ(x t, t)dt + σ(x t, t)dw t Warto± Procesu Ito jako: t t x t = x 0 + µ(x s, s)ds + σ(x s, s)dw s 0 0 MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 8 / 23

9 Geometryczny proces Wienera Przykªadem procesu Ito jest geometryczny proces Wienera dla którego: µ(x t, t) = µx t σ(x t, t) = σx t Dynamika geometrycznego procesu Wienera: dx t = µx t dt + σx t dw t. MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 9 / 23

10 Lemat Ito Niech x t b dzie procesem Ito postaci: dx t = µ(x t, t)dt + σ(x t, t)dw t, za± y t procesem stochastycznym: y t = f (x t, t), gdzie f jest ró»niczkowaln funkcj wzgl dem x t oraz t. Dynamika y t jest dana przez: [ f (x t, t) dy t = + f (x t, t) µ(x t, t) + 1 t x t 2 gdzie w t jest procesem Wienera. 2 f (x t, t) x 2 t ] σ 2 (x t, t) dt + f (x t, t) σ(x t, t)dw t, x t MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 10 / 23

11 Lemat Ito - przykªad Jak przykªad zastosowania lematu Ito rozwa»my przypadek, gdy x t geometrycznym procesem Wienera oraz y t = f (x t, t) = ln x t, tj: jest µ(x t, t) = µx t, σ(x t, t) = σx t, f (x t, t) = 0, t f (x t, t) x t = 1 x t, 2 f (x t, t) = 1. x 2 t 2x 2 t Podstawiaj c do wzoru: [ f (x t, t) dy t = Uzyskujemy: t + f (x t, t) x t µ(x t, t) dy t = 2 f (x t, t) x 2 t ) (µ σ2 dt + σdw t. 2 ] σ 2 (x t, t) dt + f (x t, t) σ(x t, t)dw t, x t y t jest uogólnionym procesem Wienera o drye µ σ 2 /2 oraz wariancji σ 2 MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 11 / 23

12 Formuªa Blacka-Scholesa - zaªo»enia cena instrumentu bazowego P t jest geometrycznym procesem Wienera nie wyst puj koszty transakcji oraz nie ma podatków rynek jest doskonale pªynny, za± wszystkie instrumenty s doskonale podzielne wszyscy uczestnicy rynku mog po»ycza i inwestowa ±rodki wedªug tej samej procentowej r MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 12 / 23

13 Formuªa Blacka-Scholesa - wyprowadzenie Cena opcji: Y t = Y (P t, t) Stwórzmy portfel skªadaj cy si z krótkiej pozycji na jedn opcj oraz Y t P t sztuk instrumentu bazowego o warto±ci: Poniewa» (zgodnie z Lematem Ito): dp t = µp t dt + σp t dw t [ Yt dy t = t V t = Y t + Y t P t P t dv t = dy t + Y t + Y t P t µp t dynamika portfela jest deterministyczna: [ Yt dv t = + 1 t 2 P t dp t 2 Y t P 2 σ 2 P 2 t t MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 13 / 23 ] 2 Y t P 2 σ 2 P 2 t t dt + Y t P t σp t dw t. ] dt.

14 Formuªa Blacka-Scholesa - wyprowadzenie Poniewa» stopa zwrotu z portfela V t jest deterministyczna to zgodnie z warunkiem arbitra»u powinna ona by równa stopie wolnej od ryzyka r, czyli: dv t = rv t dt. Poª czenie zale»no±ci prowadzi do uzyskania równania ró»niczkowego Blacka-Scholesa: Y t t + rp t Y t P t Y t P 2 t σ 2 P 2 t = ry t. Formuªa BS dla opcji europejskiej stanowi rozwi zanie powy»szego równania ró»niczkowego przy warunku,»e w momencie wyga±ni cia T, warto± opcji wynosi: { max(y T K, 0) dla opcji kupna Y T = max(k Y T, 0) dla opcji sprzeda»y, MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 14 / 23

15 Formuªa Blacka-Scholesa Wzór na cen opcji: { P t Φ(d 1 ) e r(t t) KΦ(d 2 ) Y t = P t Φ( d 1 ) + e r(t t) KΦ( d 2 ) dla opcji kupna dla opcji sprzeda»y, gdzie Φ jest dystrybuant rozkªadu normalnego, za± warto±ci d 1 oraz d 2 wynosz : d 1 = ln(p t/k) + (r + σ 2 /2)(T t) σ T t d 2 = ln(p t/k) + (r σ 2 /2)(T t) σ. T t MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 15 / 23

16 Formuªa Blacka-Scholesa - przykªad > P <- 100; sig <- 0.25; r <- 0.10; K <- 100; tau <- 0.5 > OptP <- function(type,p,k,r,sig,tau){ d1 <- (log(p/k) + (r+sig^2/2)*tau)/(sig*sqrt(tau)) d2 <- (log(p/k) + (r-sig^2/2)*tau)/(sig*sqrt(tau)) if(type == "call"){ return(p*pnorm(d1) - K*exp(-r*tau)*pnorm(d2))} if(type == "put") {return(k*exp(-r*tau)*pnorm(-d2) - P*pnorm(-d1))} } > OptP("call",P,K,r,sig,tau) > OptP("put",P,K,r,sig,tau) Wartosc opcji kupna: 9.58 Wartosc opcji sprzedazy: 4.71 MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 16 / 23

17 Greckie wska¹niki w wycenie opcji Cena opcji a cena instrumentu bazowego Cena opcji a stopa procentowa Cena opcji opcja kupna opcja sprzedazy Cena opcji opcja kupna opcja sprzedazy Cena instrumentu bazowego stopa procentowa Cena opcji a zmiennosc Cena opcji a termin do wygasniecia Cena opcji opcja kupna opcja sprzedazy Cena opcji opcja kupna opcja sprzedazy zmiennosc termin do wygasniecia MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 17 / 23

18 Greckie wska¹niki w wycenie opcji Cena instrumentu bazowego (delta), = Y t P t : call = Φ(d1) oraz put = Φ(d1) 1 Zauwa»my,»e call (0, 1), put ( 1, 0) oraz call put = 1 Druga pochodna (gamma), Γ = Y t = 2 Y t P 2 : t ϕ(d1) Γ call = Γ put = P tσ T t gdzie ϕ(x) = Φ (x) jest funkcj g sto±ci rozkªadu normalnego. Zmienno± (vega), ν = Y t σ : Stopa wolna od ryzyka (rho),ρ = Y t r : ν = P tϕ(d1) T t ρ call = (T t)ke r(t t) Φ(d2) oraz ρ put = (T t)ke r(t t) Φ( d2) Moment obserwacji (theta) - θ = Y t t : θ call = P tϕ(d1)σ 2 T t rke r(t t) Φ(d2) oraz θ put = P tϕ(d1)σ 2 T t + rke r(t t) Φ( d2) MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 18 / 23

19 Greckie wska¹niki w wycenie opcji > library(rquantlib) > EuropeanOption("call", P, K, 0, r, tau, sig) > EuropeanOption("put", P, K, 0, r, tau, sig) Wspolczynniki greckie dla opcji kupna value delta gamma vega theta rho Wspolczynniki greckie dla opcji sprzedazy value delta gamma vega theta rho MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 19 / 23

20 Przykªad - wycena opcji na WIG20 Przykªad dotyczy wyceny opcji na podstawie danych do 30 kwietnia 2010 r. na WIG20 o terminie wyga±ni cia 18 czerwca 2010 r.. Porownanie teoretycznych i rzeczywistych cen opcji Opcje kupna Opcje sprzedazy K model dane K model dane OW20F OW20R OW20F OW20R OW20F OW20R OW20F OW20R OW20F OW20R OW20F OW20R OW20F OW20R OW20F OW20R OW20R OW20R MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 20 / 23

21 Przykªad - wycena opcji na WIG20 Opcja kupna Opcja sprzedazy model dane model dane cena wykonania cena wykonania MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 21 / 23

22 Zmienno± implikowana Spo±ród parametrów wyst puj cych w formule Blacka-Scholesa w momencie t znane s warto±ci ceny instrumentu bazowego P t, ceny wykonania opcji K, stopy wolnej od ryzyka r oraz terminu wyga±ni cia T t. Warto± dla parametru opisuj cego zmienno±ci instrumentu bazowego σ nie jest znana Cena opcji jest funkcj prognozy zmienno±ci: Y = Y (σ P, K, r, τ) Odwracaj c zale»no± obliczymy warto± zmienno±ci implikowanej (implied volatility): σ = Y 1 (Y P, K, r, τ) MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 22 / 23

23 Zmienno± implikowana - przykªad opcja kupna opcja sprzedazy cena wykonania cena wykonania MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 23 / 23

Ćwiczenia ZPI. Katarzyna Niewińska, ćwiczenia do wykładu Zarządzanie portfelem inwestycyjnym

Ćwiczenia ZPI. Katarzyna Niewińska, ćwiczenia do wykładu Zarządzanie portfelem inwestycyjnym Ćwiczenia ZPI 1 Współczynniki greckie Odpowiadają na pytanie o ile zmieni się wartość opcji w wyniku: Współczynnik Delta (Δ) - zmiany wartości instrumentu bazowego Współczynnik Theta (Θ) - upływu czasu

Bardziej szczegółowo

Strategie zabezpieczaj ce

Strategie zabezpieczaj ce 04062008 Plan prezentacji Model binarny Model Black Scholesa Bismut- Elworthy -Li formuła Model binarny i opcja call Niech cena akcji w chwili pocz tkowej wynosi S 0 = 21 Zaªó»my,»e ceny akcji po trzech

Bardziej szczegółowo

Inżynieria Finansowa: 9. Wartość opcji i model Blacka-Scholesa w praktyce

Inżynieria Finansowa: 9. Wartość opcji i model Blacka-Scholesa w praktyce Inżynieria Finansowa: 9. Wartość opcji i model Blacka-Scholesa w praktyce Piotr Bańbuła atedra Ekonomii Ilościowej, AE Czerwiec 2017 r. Warszawa, Szkoła Główna Handlowa Wypłata Wypłata Opcja binarna 0

Bardziej szczegółowo

Stochastyczne równania różniczkowe, model Blacka-Scholesa

Stochastyczne równania różniczkowe, model Blacka-Scholesa Stochastyczne równania różniczkowe, model Blacka-Scholesa Marcin Orchel Spis treści 1 Wstęp 1 1.1 Błądzenie losowe................................ 1 1. Proces Wienera................................. 1.3

Bardziej szczegółowo

Opcje - wprowadzenie. Mała powtórka: instrumenty liniowe. Anna Chmielewska, SGH,

Opcje - wprowadzenie. Mała powtórka: instrumenty liniowe. Anna Chmielewska, SGH, Opcje - wprowadzenie Mała powtórka: instrumenty liniowe Punkt odniesienia dla rozliczania transakcji terminowej forward: ustalony wcześniej kurs terminowy. W dniu rozliczenia transakcji terminowej forward:

Bardziej szczegółowo

Rozdziaª 10: Portfel inwestycyjny

Rozdziaª 10: Portfel inwestycyjny Rozdziaª 10: Portfel inwestycyjny MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI z R MPGzR (rozdz. 10) Portfel inwestycyjny 1 / 31 Wprowadzenie Wkªad Markowitza, laureata nagrody Nobla z ekonomii w 1990 r., do teorii

Bardziej szczegółowo

Wycena equity derivatives notowanych na GPW w obliczu wysokiego ryzyka dywidendy

Wycena equity derivatives notowanych na GPW w obliczu wysokiego ryzyka dywidendy Instrumenty pochodne 2014 Wycena equity derivatives notowanych na GPW w obliczu wysokiego ryzyka dywidendy Jerzy Dzieża, WMS, AGH Kraków 28 maja 2014 (Instrumenty pochodne 2014 ) Wycena equity derivatives

Bardziej szczegółowo

Inżynieria Finansowa: 8. Model Blacka-Scholesa

Inżynieria Finansowa: 8. Model Blacka-Scholesa Inżynieria Finansowa: 8. Model Blacka-Scholesa Piotr Bańbuła Katedra Ekonomii Ilościowej, KAE Maj 7 r. Warszawa, Szkoła Główna Handlowa Historia opcji Pierwsze użycie: Tales z Miletu Przełomowy model cen:

Bardziej szczegółowo

NAJWAŻNIEJSZE CECHY OPCJI

NAJWAŻNIEJSZE CECHY OPCJI ABC opcji NAJWAŻNIEJSZE CECHY OPCJI Instrument pochodny, Asymetryczny profil wypłaty, Możliwość budowania portfeli o różnych profilach wypłaty, Dla nabywcy opcji z góry znana maksymalna strata, Nabywca

Bardziej szczegółowo

Wycena papierów wartościowych - instrumenty pochodne

Wycena papierów wartościowych - instrumenty pochodne Matematyka finansowa - 8 Wycena papierów wartościowych - instrumenty pochodne W ujęciu probabilistycznym cena akcji w momencie t jest zmienną losową P t o pewnym (zwykle nieznanym) rozkładzie prawdopodobieństwa,

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie portfelem inwestycyjnym

Zarządzanie portfelem inwestycyjnym Zarządzanie portfelem inwestycyjnym Dr hab. Renata Karkowska 1 12. Charakterystyka opcji i ich zastosowanie Rodzaje opcji Zastosowanie opcji do zabezpieczania ryzyka rynkowego 13. Wycena opcji i współczynniki

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Zadanie 2. Niech µ A i µ B oznaczaj stopy zwrotu odpowiednio z aktywa A i B, ªatwo obliczy,»e ,

Zadanie 1. Zadanie 2. Niech µ A i µ B oznaczaj stopy zwrotu odpowiednio z aktywa A i B, ªatwo obliczy,»e , Zadanie 1 Niech µ A i µ B oznaczaj stopy zwrotu odpowiednio z aktywa A i B, ªatwo obliczy,»e Eµ A 0, 02, Eµ 2 A 0, 0175, V arµ A 171 10 4, Eµ B 0, 135, Eµ 2 B 0, 02275, V arµ B 181 4 10 4, Eµ A µ B 0,

Bardziej szczegółowo

ANALIZA OPCJI ANALIZA OPCJI - WYCENA. Krzysztof Jajuga Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

ANALIZA OPCJI ANALIZA OPCJI - WYCENA. Krzysztof Jajuga Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Krzysztof Jajuga Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Podstawowe pojęcia Opcja: in-the-money (ITM call: wartość instrumentu podstawowego > cena wykonania

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia do wykładu Zarządzanie portfelem inwestycyjnym. Opcje Strategie opcyjne

Ćwiczenia do wykładu Zarządzanie portfelem inwestycyjnym. Opcje Strategie opcyjne Ćwiczenia do wykładu Zarządzanie portfelem inwestycyjnym Opcje Strategie opcyjne 1 Współczynniki greckie Współczynniki greckie określają o ile zmieni się kurs opcji w wyniku zmiany wartości poszczególnych

Bardziej szczegółowo

Wycena opcji. Dr inż. Bożena Mielczarek

Wycena opcji. Dr inż. Bożena Mielczarek Wycena opcji Dr inż. Bożena Mielczarek Stock Price Wahania ceny akcji Cena jednostki podlega niewielkim wahaniom dziennym (miesięcznym) wykazując jednak stały trend wznoszący. Cena może się doraźnie obniżać,

Bardziej szczegółowo

OPCJE NA GPW. Zespół Rekomendacji i Analiz Giełdowych Departament Klientów Detalicznych Katowice, luty 2004

OPCJE NA GPW. Zespół Rekomendacji i Analiz Giełdowych Departament Klientów Detalicznych Katowice, luty 2004 OPCJE NA GPW Zespół Rekomendacji i Analiz Giełdowych Departament Klientów Detalicznych Katowice, luty 2004 CO TO JEST OPCJA, RODZAJE OPCJI Opcja - prawo do kupna, lub sprzedaży instrumentu bazowego po

Bardziej szczegółowo

Rozdziaª 8. Modele Krzywej Dochodowo±ci

Rozdziaª 8. Modele Krzywej Dochodowo±ci Rozdziaª 8. Modele Krzywej Dochodowo±ci MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI z R MPGzR (rozdz. 8) Krzywa dochodowo±ci 1 / 18 Denicja krzywej dochodowo±ci Krzywa dochodowo±ci (yield curve): Ilustracja graczna

Bardziej szczegółowo

Wstęp do analitycznych i numerycznych metod wyceny opcji

Wstęp do analitycznych i numerycznych metod wyceny opcji Wstęp do analitycznych i numerycznych metod wyceny opcji Jan Palczewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytet Warszawski Warszawa, 16 maja 2008 Jan Palczewski Wycena opcji Warszawa, 2008

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa i ubezpieczeniowa - 8 Wycena papierów wartościowych

Matematyka finansowa i ubezpieczeniowa - 8 Wycena papierów wartościowych Matematyka finansowa i ubezpieczeniowa - 8 Wycena papierów wartościowych W ujęciu probabilistycznym cena akcji w momencie t jest zmienną losową P t o pewnym (zwykle nieznanym) rozkładzie prawdopodobieństwa,

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Zadanie 2. Zadanie 3

Zadanie 1. Zadanie 2. Zadanie 3 Zadanie R to rata miesi czna, odsetki w k-tej racie to ods k = R( v 8 k ), a spªata kapitaªu wyra»a si wzorem kap k = Rv 8 k, gdzie v = (, 5) /6. Dany jest ukªad nierówno±ci z którego wynika Rv 8 N R(

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa w pakiecie Matlab

Matematyka finansowa w pakiecie Matlab Matematyka finansowa w pakiecie Matlab Wykład 6. Wycena opcji modele ciągłe, metoda Monte Carlo Bartosz Ziemkiewicz Wydział Matematyki i Informatyki UMK Kurs letni dla studentów studiów zamawianych na

Bardziej szczegółowo

Część IV wartość opcji na zmiennym rynku - greki. Filip Duszczyk Dział Rynku Terminowego

Część IV wartość opcji na zmiennym rynku - greki. Filip Duszczyk Dział Rynku Terminowego Część IV wartość opcji na zmiennym rynku - greki Filip Duszczyk Dział Rynku Terminowego 1. Wprowadzenie 2. Greki - Delta - Gamma - Theta - Vega - Rho 3. Stopa Dywidendy 4. Podsumowanie Agenda 2 Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Opcja jest to prawo przysługujące nabywcy opcji wobec jej wystawcy do:

Opcja jest to prawo przysługujące nabywcy opcji wobec jej wystawcy do: Jesteś tu: Bossa.pl Opcje na WIG20 - wprowadzenie Opcja jest to prawo przysługujące nabywcy opcji wobec jej wystawcy do: żądania w ustalonym terminie dostawy instrumentu bazowego po określonej cenie wykonania

Bardziej szczegółowo

Rynkowa wycena egzotycznych instrumentów pochodnych kursów walutowych { opcje barierowe

Rynkowa wycena egzotycznych instrumentów pochodnych kursów walutowych { opcje barierowe Rynkowa wycena egzotycznych instrumentów pochodnych kursów walutowych { opcje barierowe Ewa Kijewska BRE Bank 16 maja 2008 Ewa Kijewska (BRE Bank) Rynkowa wycena egzotycznych instrumentów pochodnych kursów

Bardziej szczegółowo

Konstrukcja uśmiechu zmienności. Dr Piotr Zasępa

Konstrukcja uśmiechu zmienności. Dr Piotr Zasępa Konstrukcja uśmiechu zmienności Dr Piotr Zasępa Rynek opcji FX Rynek Międzybankowy Market Makerów Klientowski (bank/klient) (bank makler/bank user) Rynek opcji waniliowych Opcje egzotyczne I generacji

Bardziej szczegółowo

IRON CONDOR i IRON BUTTERFLY

IRON CONDOR i IRON BUTTERFLY IRON CONDOR i IRON BUTTERFLY Regularnie zbieraj premię na opcjach na WIG20 Filip Duszczyk Dział Rynku Terminowego GPW Warszawa, 28 maja 2014 BULL SPREAD DŁUGI CALL SPREAD Właściwości: Bull Call Spread

Bardziej szczegółowo

Greckie współczynniki kalkulowane są po zamknięciu sesji na podstawie następujących danych:

Greckie współczynniki kalkulowane są po zamknięciu sesji na podstawie następujących danych: Metodologia wyznaczania greckich współczynników. (1) Dane wejściowe. Greckie współczynniki kalkulowane są po zamknięciu sesji na podstawie następujących danych: S wartość zamknięcia indeksu WIG20 (pkt),

Bardziej szczegółowo

Wycena opcji Dynamika cen akcji: ds(t) = as(t)dt + σs(t)dw (t)

Wycena opcji Dynamika cen akcji: ds(t) = as(t)dt + σs(t)dw (t) Wycena opcji Dynamika cen akcji: ds(t) = as(t)dt + σs(t)dw (t) Wycena opcji Dynamika cen akcji: ds(t) = as(t)dt + σs(t)dw (t) Figure 1: Aproksymacja drzewem dwumianowym Wycena opcji Dynamika cen akcji:

Bardziej szczegółowo

Opcje na akcje Zasady obrotu

Opcje na akcje Zasady obrotu Giełda Papierów Wartościowych w Warszawie S.A. Opcje na akcje Zasady obrotu Krzysztof Mejszutowicz Zespół Instrumentów Pochodnych Dział Notowań i Rozwoju Rynku Zasady obrotu (1) Instrumenty bazowe (akcje

Bardziej szczegółowo

Opcje walutowe proste. 1. Czym sa opcje 2. Rodzaje opcji 3. Profile ryzyka i The Greeks 4. Hedging 5. Strategie handlowania zmiennoscia cen

Opcje walutowe proste. 1. Czym sa opcje 2. Rodzaje opcji 3. Profile ryzyka i The Greeks 4. Hedging 5. Strategie handlowania zmiennoscia cen Opcje walutowe proste 1. Czym sa opcje 2. Rodzaje opcji 3. Profile ryzyka i The Greeks 4. Hedging 5. Strategie handlowania zmiennoscia cen Historia opcji Opcje byly znane od setek lat Ich natura spekulacyjna

Bardziej szczegółowo

Opcje giełdowe. Wprowadzenie teoretyczne oraz zasady obrotu

Opcje giełdowe. Wprowadzenie teoretyczne oraz zasady obrotu Opcje giełdowe Wprowadzenie teoretyczne oraz zasady obrotu NAJWAŻNIEJSZE CECHY OPCJI Instrument pochodny (kontrakt opcyjny), Asymetryczny profil wypłaty, Możliwość budowania portfeli o różnych profilach

Bardziej szczegółowo

Opcje. Ćwiczenia ZPI. Katarzyna Niewińska, ćwiczenia do wykładu Zarządzanie portfelem inwestycyjnym 1

Opcje. Ćwiczenia ZPI. Katarzyna Niewińska, ćwiczenia do wykładu Zarządzanie portfelem inwestycyjnym 1 Opcje Ćwiczenia ZPI 1 Kupno opcji Profil wypłaty dla nabywcy opcji kupna. Z/S Premia (P) np. 100 Kurs wykonania opcji (X) np. 2500 Punkt opłacalności X + P 2500+100=2600 WIG20 2 Kupno opcji Profil wypłaty

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach EGZAMIN MAGISTERSKI, 12.09.2018r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach Zadanie 1. (8 punktów) O rozkªadzie pewnego ryzyka S wiemy,»e: E[(S 20) + ] = 8 E[S 10 < S 20] = 13 P (S 20) = 3 4 P (S 10) = 1

Bardziej szczegółowo

Czy opcje walutowe mogą być toksyczne?

Czy opcje walutowe mogą być toksyczne? Katedra Matematyki Finansowej Wydział Matematyki Stosowanej AGH 11 maja 2012 Kurs walutowy Kurs walutowy cena danej waluty wyrażona w innej walucie np. 1 USD = 3,21 PLN; USD/PLN = 3,21 Rodzaje kursów walutowych:

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie portfelem inwestycyjnym Opcje

Zarządzanie portfelem inwestycyjnym Opcje Zarządzanie portfelem inwestycyjnym Opcje 1 Opcje definicja umowa, która daje posiadaczowi prawo do kupna lub sprzedaży określonego instrumentu bazowego po z góry określonej cenie (cena wykonania) w terminie

Bardziej szczegółowo

Projekt dyplomowy in»ynierski

Projekt dyplomowy in»ynierski Katedra/Zakªad: Analizy Matematycznej i Numerycznej Kierunek studiów: Matematyka Specjalno± : Matematyka nansowa Rodzaj studiów: stacjonarne Imi i nazwisko: Alicja Czerwi«ska Numer albumu: 120132 Projekt

Bardziej szczegółowo

Europejska opcja kupna akcji calloption

Europejska opcja kupna akcji calloption Europejska opcja kupna akcji callopion Nabywca holder: prawo kupna long posiion jednej akcji w okresie epiraiondae po cenie wykonania eercise price K w zamian za opłaę C Wysawca underwrier: obowiązek liabiliy

Bardziej szczegółowo

istota transakcji opcyjnych, rodzaje opcji, czynniki wpływające na wartość opcji (premii). Mała powtórka: instrumenty liniowe

istota transakcji opcyjnych, rodzaje opcji, czynniki wpływające na wartość opcji (premii). Mała powtórka: instrumenty liniowe Opcje istota transakcji opcyjnych, rodzaje opcji, czynniki wpływające na wartość opcji (premii). Mała powtórka: instrumenty liniowe Punkt odniesienia dla rozliczania transakcji terminowej forward: ustalony

Bardziej szczegółowo

Współczynniki Greckie

Współczynniki Greckie Wojciech Antniak 05.0.008r. Wstęp Współczynniki greckie określają ryzyko opcji europejskiej na zmiany rynku. ażdy z nich określa w jaki sposób wpłynie zmiana jakiegoś czynnika na cenę akcji. W dalszej

Bardziej szczegółowo

Podstawy In»ynierii Finansowej. Lista 5

Podstawy In»ynierii Finansowej. Lista 5 Podstawy In»ynierii Finansowej Lista 5 1. Przedstaw meechanizm marking to market dla opcji kupna i sprzeda»y na przykªadzie opcji kupna i sprzeda»y dla WIG20. Wystawca opcji deponuje depozyt pocz tkowy

Bardziej szczegółowo

Dokumentacja. Portal Mathfinance Wycena opcji paryskich metoda. Wiktor Madejski

Dokumentacja. Portal Mathfinance Wycena opcji paryskich metoda. Wiktor Madejski Dokumentacja Portal Mathfinance Wycena opcji paryskich metoda PDE Wiktor Madejski Spis treści 1 Wstęp 2 2 Opcje paryskie 2 2.1 Układ PDE dla opcji paryskich..................... 2 2.2 Schemat numeryczny..........................

Bardziej szczegółowo

istota transakcji opcyjnych, rodzaje opcji, czynniki wpływające na wartość opcji (premii). Mała powtórka: instrumenty liniowe

istota transakcji opcyjnych, rodzaje opcji, czynniki wpływające na wartość opcji (premii). Mała powtórka: instrumenty liniowe Opcje istota transakcji opcyjnych, rodzaje opcji, czynniki wpływające na wartość opcji (premii). 1 Mała powtórka: instrumenty liniowe Punkt odniesienia dla rozliczania transakcji terminowej forward: ustalony

Bardziej szczegółowo

Opcje. Ćwiczenia ZPI. Katarzyna Niewińska, ćwiczenia do wykładu Zarządzanie portfelem inwestycyjnym 1

Opcje. Ćwiczenia ZPI. Katarzyna Niewińska, ćwiczenia do wykładu Zarządzanie portfelem inwestycyjnym 1 Opcje Ćwiczenia ZPI 1 Kupno opcji Profil wypłaty dla nabywcy opcji kupna. Z/S Premia (P) np. 100 Kurs wykonania opcji (X) np. 2500 Punkt opłacalności X + P 2500+100=2600 WIG20 2 Kupno opcji Profil wypłaty

Bardziej szczegółowo

Opcje. istota transakcji opcyjnych, rodzaje opcji, czynniki wpływające na wartość opcji (premii).

Opcje. istota transakcji opcyjnych, rodzaje opcji, czynniki wpływające na wartość opcji (premii). Opcje istota transakcji opcyjnych, rodzaje opcji, czynniki wpływające na wartość opcji (premii). 1 Mała powtórka: instrumenty liniowe Takie, w których funkcja wypłaty jest liniowa (np. forward, futures,

Bardziej szczegółowo

Beata Stolorz. Słowa kluczowe: opcje, miary wrażliwości, gamma, zomma, model wyceny opcji Blacka Scholesa.

Beata Stolorz. Słowa kluczowe: opcje, miary wrażliwości, gamma, zomma, model wyceny opcji Blacka Scholesa. Zomma współczynnik wrażliwości opcji Beata Stolorz Zomma współczynnik wrażliwości opcji Streszczenie: Jednym z najlepszych narzędzi pomiaru ryzyka opcji są miary wrażliwości. Odzwierciedlają one wpływ

Bardziej szczegółowo

Opcje Giełdowe. Filip Duszczyk Dział Rynku Terminowego GPW

Opcje Giełdowe. Filip Duszczyk Dział Rynku Terminowego GPW Opcje Giełdowe Filip Duszczyk Dział Rynku Terminowego GPW Warszawa, 7 maja 2014 Czym są opcje indeksowe (1) Kupno opcji Koszt nabycia Zysk Strata Prawo, lecz nie obligacja, do kupna lub sprzedaży instrumentu

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa 2.06.2001 r.

Matematyka finansowa 2.06.2001 r. Matematyka finansowa 2.06.2001 r. 3. Inwe 2!%3'(!!%3 $'!%4&!! &,'! * "! &,-' ryzyko inwestycji odchyleniem standardowym stopy zwrotu ze swojego portfela. Jak *!&! $!%3$! %4 A.,. B. spadnie o 5% C. spadnie

Bardziej szczegółowo

Model Blacka-Scholesa

Model Blacka-Scholesa WYCENA OPCJI EUROPEJSKIEJ I AMERYKAŃSKIEJ W MODELACH DWUMIANOWYCH I TRÓJMIANOWYCH COXA-ROSSA-RUBINSTEINA I JARROWA-RUDDA Joanna Karska W modelach dyskretnych wyceny opcji losowość wyrażana jest poprzez

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia ZPI. Katarzyna Niewińska, ćwiczenia do wykładu Zarządzanie portfelem inwestycyjnym 1

Ćwiczenia ZPI. Katarzyna Niewińska, ćwiczenia do wykładu Zarządzanie portfelem inwestycyjnym 1 Ćwiczenia ZPI 1 Kupno opcji Profil wypłaty dla nabywcy opcji kupna. Z/S Premia (P) np. 100 Kurs wykonania opcji (X) np. 2500 Punkt opłacalności X + P 2500+100=2600 WIG20 2 Kupno opcji Profil wypłaty dla

Bardziej szczegółowo

Rynek, opcje i równania SDE

Rynek, opcje i równania SDE Rynek, opcje i równania SDE Adam Majewski Uniwersytet Gdański kwiecień 2009 Adam Majewski (Uniwersytet Gdański) Rynek, opcje i równania SDE kwiecień 2009 1 / 16 1 Rynek, portfel inwestycyjny, arbitraż

Bardziej szczegółowo

Strategie Opcyjne. Filip Duszczyk Dział Rynku Terminowego GPW

Strategie Opcyjne. Filip Duszczyk Dział Rynku Terminowego GPW Strategie Opcyjne Filip Duszczyk Dział Rynku Terminowego GPW Warszawa, 21 maj 2014 Budowanie Strategii Strategia Kombinacja dwóch lub większej liczby pozycji w opcjach, stosowana w zależności od przewidywanych

Bardziej szczegółowo

Rynek opcji walutowych. dr Piotr Mielus

Rynek opcji walutowych. dr Piotr Mielus Rynek opcji walutowych dr Piotr Mielus Rynek walutowy a rynek opcji Geneza rynku opcji walutowych Charakterystyka rynku opcji Specyfika rynku polskiego jako rynku wschodzącego 2 Geneza rynku opcji walutowych

Bardziej szczegółowo

R NKI K I F I F N N NSOW OPCJE

R NKI K I F I F N N NSOW OPCJE RYNKI FINANSOWE OPCJE Wymagania dotyczące opcji Standard opcji Interpretacja nazw Sposoby ustalania ostatecznej ceny rozliczeniowej dla opcji na GPW OPCJE - definicja Kontrakt finansowy, w którym kupujący

Bardziej szczegółowo

OPCJE. Slide 1. This presentation or any of its parts cannot be used without prior written permission of Dom Inwestycyjny BRE Banku S..A.

OPCJE. Slide 1. This presentation or any of its parts cannot be used without prior written permission of Dom Inwestycyjny BRE Banku S..A. OPCJE Slide 1 Informacje ogólne definicje opcji: kupna (call)/sprzedaŝy (put) terminologia typy opcji krzywe zysk/strata Slide 2 Czym jest opcja KUPNA (CALL)? Opcja KUPNA (CALL) jest PRAWEM - nie zobowiązaniem

Bardziej szczegółowo

Opcje o odwrotnie uwarunkowanej premii

Opcje o odwrotnie uwarunkowanej premii ANNALES UNIVERSITATIS MARIAE CURIE-SK ODOWSKA LUBLIN POLONIA VOL. XLVI, 4 SECTIO H 212 Uniwersytet Miko aja Kopernika w Toruniu, Katedra Ekonometrii i Statystyki EWA DZIAWGO Opcje o odwrotnie uwarunkowanej

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Przedmowa 11

Spis treści. Przedmowa 11 Przedmowa 11 1. Wprowadzenie 15 1.1. Początki rynków finansowych 15 1.2. Konferencja w Bretton Woods 17 1.3. Początki matematyki finansowej 19 1.4. Inżynieria finansowa 23 1.5. Nobel'97 z ekonomii 26 1.6.

Bardziej szczegółowo

Biostatystyka, # 4 /Weterynaria I/

Biostatystyka, # 4 /Weterynaria I/ Biostatystyka, # 4 /Weterynaria I/ dr n. mat. Zdzisªaw Otachel Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowa«Matematyki i Informatyki ul. Gª boka 28, bud. CIW, p. 221 e-mail: zdzislaw.otachel@up.lublin.pl

Bardziej szczegółowo

ZWIĄZKI MIĘDZY WSPÓŁCZYNNIKAMI WRAŻLIWOŚCI W MODELU WYCENY OPCJI GARMANA-KOHLHAGENA

ZWIĄZKI MIĘDZY WSPÓŁCZYNNIKAMI WRAŻLIWOŚCI W MODELU WYCENY OPCJI GARMANA-KOHLHAGENA STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR Beata Bieszk-Stolorz Uniwersytet Szczeciński ZWIĄZKI MIĘDZY WSPÓŁCZYNNIKAMI WRAŻLIWOŚCI W MODELU WYCENY OPCJI GARMANA-KOHLHAGENA Streszczenie

Bardziej szczegółowo

Równania ró»niczkowe I rz du (RRIR) Twierdzenie Picarda. Anna D browska. WFTiMS. 23 marca 2010

Równania ró»niczkowe I rz du (RRIR) Twierdzenie Picarda. Anna D browska. WFTiMS. 23 marca 2010 WFTiMS 23 marca 2010 Spis tre±ci 1 Denicja 1 (równanie ró»niczkowe pierwszego rz du) Równanie y = f (t, y) (1) nazywamy równaniem ró»niczkowym zwyczajnym pierwszego rz du w postaci normalnej. Uwaga 1 Ogólna

Bardziej szczegółowo

Metodologia wyznaczania greckich współczynników dla opcji na WIG20

Metodologia wyznaczania greckich współczynników dla opcji na WIG20 Metodologia wyznaczania greckich współczynników dla opcji na WIG20 (1) Dane wejściowe. Greckie współczynniki kalkulowane są po zamknięciu sesji na podstawie następujących danych: S wartość indeksu WIG20

Bardziej szczegółowo

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LXX Egzamin dla Aktuariuszy z 23 marca 2015 r. Część I Matematyka finansowa

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LXX Egzamin dla Aktuariuszy z 23 marca 2015 r. Część I Matematyka finansowa Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LXX Egzamin dla Aktuariuszy z 23 marca 2015 r. Część I Matematyka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minut 1 1. Rozważmy

Bardziej szczegółowo

Opcje koszykowe a lokaty strukturyzowane - wycena

Opcje koszykowe a lokaty strukturyzowane - wycena Opcje koszykowe a lokaty strukturyzowane - wycena Basket options and structured deposits - pricing Janusz Gajda Promotor: dr hab. inz. Rafał Weron Politechnika Wrocławska Plan prezentacji Cel pracy Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Rozdziaª 4. Jednowymiarowe modele szeregów czasowych

Rozdziaª 4. Jednowymiarowe modele szeregów czasowych Rozdziaª 4. Jednowymiarowe modele szeregów czasowych MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI z R MPGzR (rozdz. 4) Modele ARMA 1 / 24 Jednowymiarowe modele szeregów czasowych Jednowymiarowe modele szeregów czasowych:

Bardziej szczegółowo

Metody redukcji wariancji

Metody redukcji wariancji Metody redukcji wariancji Michał Kołodziejczyk 26 maja 2009 Spis treści 1 Przedstawienie problemu 1 2 Metody redukcji - opis teoretyczny 2 2.1 Metoda Antithetic Variates...............................

Bardziej szczegółowo

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXII Egzamin dla Aktuariuszy z 7 czerwca 2004 r. Część I. Matematyka finansowa

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXII Egzamin dla Aktuariuszy z 7 czerwca 2004 r. Część I. Matematyka finansowa Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy XXXII Egzamin dla Aktuariuszy z 7 czerwca 2004 r. Część I Matematyka finansowa Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minut 1 1. Trzy osoby biorą

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Zadanie 2. Zadanie 3. Zadanie 4

Zadanie 1. Zadanie 2. Zadanie 3. Zadanie 4 Zadanie ODP = exp(, 4 )E W () = exp(, )E l (;+ ) (S()) ODP = exp(, )P (S() > ), gdzie oznacza miar martyngaªow. Przy MBS proces cen akcji ma posta S(t) = S() exp[t(µ, 5σ ) + σw t ], gdzie {W t, t } jest

Bardziej szczegółowo

Elementy Modelowania Matematycznego Wykªad 1 Prawdopodobie«stwo

Elementy Modelowania Matematycznego Wykªad 1 Prawdopodobie«stwo Spis tre±ci Elementy Modelowania Matematycznego Wykªad 1 Prawdopodobie«stwo Romuald Kotowski Katedra Informatyki Stosowanej PJWSTK 2009 Spis tre±ci Spis tre±ci 1 2 3 4 5 Spis tre±ci Spis tre±ci 1 2 3 4

Bardziej szczegółowo

Inga Dębczyńska Paulina Bukowińska

Inga Dębczyńska Paulina Bukowińska OPCJE NA WIG20 Inga Dębczyńska Paulina Bukowińska Informacje ogólne o opcjach Terminologia Opcja KUPNA (CALL) - prawo zakupu po określonej cenie Opcja SPRZEDAŻY (PUT) - prawo sprzedaży po określonej cenie

Bardziej szczegółowo

Quantile hedging. czyli jak tanio i dobrze zabezpieczyć opcję. Michał Krawiec, Piotr Piestrzyński

Quantile hedging. czyli jak tanio i dobrze zabezpieczyć opcję. Michał Krawiec, Piotr Piestrzyński czyli jak tanio i dobrze zabezpieczyć opcję Michał Krawiec Piotr Piestrzyński Koło Naukowe Probabilistyki i Statystyki Matematycznej Uniwersytet Wrocławski Niedziela, 19 kwietnia 2015 Przykład (opis problemu)

Bardziej szczegółowo

Opcje. Dr hab Renata Karkowska; Wydział Zarządzania UW

Opcje. Dr hab Renata Karkowska; Wydział Zarządzania UW Opcje 1 Opcje Narysuj: Profil wypłaty dla nabywcy opcji kupna. Profil wypłaty dla nabywcy opcji sprzedaży. Profil wypłaty dla wystawcy opcji kupna. Profil wypłaty dla wystawcy opcji sprzedaży. 2 Przykład

Bardziej szczegółowo

Biostatystyka, # 5 /Weterynaria I/

Biostatystyka, # 5 /Weterynaria I/ Biostatystyka, # 5 /Weterynaria I/ dr n. mat. Zdzisªaw Otachel Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowa«Matematyki i Informatyki ul. Gª boka 28, bud. CIW, p. 221 e-mail: zdzislaw.otachel@up.lublin.pl

Bardziej szczegółowo

Zasady obliczania depozytów na opcje na GPW - MPKR

Zasady obliczania depozytów na opcje na GPW - MPKR Jesteś tu: Bossa.pl Zasady obliczania depozytów na opcje na GPW - MPKR Depozyt zabezpieczający dla pozycji w kontraktach opcyjnych wyznaczany jest za pomocą Modelu Portfelowej Kalkulacji Ryzyka. Czym jest

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Piontek MODELOWANIE I PROGNOZOWANIE ZMIENNOŚCI INSTRUMENTÓW FINANSOWYCH

Krzysztof Piontek MODELOWANIE I PROGNOZOWANIE ZMIENNOŚCI INSTRUMENTÓW FINANSOWYCH Akademia Ekonomiczna im. Oskara Langego we Wrocławiu Wydział Zarządzania i Informatyki Krzysztof Piontek MODELOWANIE I PROGNOZOWANIE ZMIENNOŚCI INSTRUMENTÓW FINANSOWYCH rozprawa doktorska Promotor: prof.

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie portfelem inwestycyjnym

Zarządzanie portfelem inwestycyjnym Zarządzanie portfelem inwestycyjnym Dr hab. Renata Karkowska Strategie opcyjne Opcje egzotyczne 2 Współczynniki greckie Współczynniki greckie określają, o ile zmieni się kurs opcji w wyniku zmiany wartości

Bardziej szczegółowo

Dokumentacja. Opcje europejskie PDE. Zbigniew Matczak

Dokumentacja. Opcje europejskie PDE. Zbigniew Matczak Dokumentacja Opcje europejskie PDE Zbigniew Matczak Spis treści 1 Model CEV 2 1.1 Cena opcji w modelu CEV...................... 2 1.2 Poprawność funkcji "option value" na podstawie funkcji delta oraz symulacji

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa 08.01.2007 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLI Egzamin dla Aktuariuszy z 8 stycznia 2007 r. Część I

Matematyka finansowa 08.01.2007 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLI Egzamin dla Aktuariuszy z 8 stycznia 2007 r. Część I Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy XLI Egzamin dla Aktuariuszy z 8 stycznia 2007 r. Część I Matematyka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 00 minut . Ile

Bardziej szczegółowo

Raport i dokumentacja Obliczanie Value-at-Risk portfela metodą Monte Carlo

Raport i dokumentacja Obliczanie Value-at-Risk portfela metodą Monte Carlo Raport i dokumentacja Obliczanie Value-at-Risk portfela metodą Monte Carlo 1. Opis problemu Celem pracy jest policzenie jednodniowej wartości narażonej na ryzyko (Value-at- Risk) portfela składającego

Bardziej szczegółowo

Ekstremalnie fajne równania

Ekstremalnie fajne równania Ekstremalnie fajne równania ELEMENTY RACHUNKU WARIACYJNEGO Zaczniemy od ogólnych uwag nt. rachunku wariacyjnego, który jest bardzo przydatnym narz dziem mog cym posªu»y do rozwi zywania wielu problemów

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 768 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR WŁASNOŚCI OPCJI CAPPED.

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 768 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR WŁASNOŚCI OPCJI CAPPED. ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 768 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 63 213 EWA DZIAWGO Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu WŁASNOŚCI OPCJI CAPPED Streszczenie W artykule

Bardziej szczegółowo

Dokumentacja. Opcje europejskie PDE. Michał Grzelak

Dokumentacja. Opcje europejskie PDE. Michał Grzelak Dokumentacja Opcje europejskie PDE Michał Grzelak Spis treści 1 Ceny opcji z local volatility 2 1.1 Opcje plain vanilla z local volatility................. 2 1.2 Parametry greckie..........................

Bardziej szczegółowo

Stacjonarne szeregi czasowe

Stacjonarne szeregi czasowe e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis tre±ci 1 Denicja 1 Szereg {x t } 1 t N nazywamy ±ci±le stacjonarnym (stacjonarnym w w»szym sensie), je»eli dla dowolnych m, t 1, t 2,..., t m, τ ª czny rozkªad prawdopodobie«stwa

Bardziej szczegółowo

Modelowanie ryzyka kredytowego Zadania 1.

Modelowanie ryzyka kredytowego Zadania 1. 1 Ex-dividend prices Modelowanie ryzyka kredytowego Zadania 1. Mariusz Niewęgłowski 19 października 2014 Definicja 1. Dla każdego t [0, T ] cena ex-dividend wypłaty (X, A, X, Z, τ) ( ) S t := B t E Q Bu

Bardziej szczegółowo

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLIV Egzamin dla Aktuariuszy z 3 grudnia 2007 r. Część I. Matematyka finansowa

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLIV Egzamin dla Aktuariuszy z 3 grudnia 2007 r. Część I. Matematyka finansowa Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy XLIV Egzamin dla Aktuariuszy z 3 grudnia 2007 r. Część I Matematyka finansowa Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minut 1 1. Rachunki oszczędnościowe

Bardziej szczegółowo

Inżynieria Finansowa - Egzamin - 28 stycznia Rozwiązania zadań Wersja z dnia 1 marca 2005, z drobnymi poprawkami

Inżynieria Finansowa - Egzamin - 28 stycznia Rozwiązania zadań Wersja z dnia 1 marca 2005, z drobnymi poprawkami Inżynieria Finansowa - Egzamin - 28 stycznia 2005 Rozwiązania zadań Wersja z dnia marca 2005, z drobnymi poprawkami Uwaga: Dla uproszczenia we wszelkich obliczeniach przyjęliśmy, że długość n-miesięcznego

Bardziej szczegółowo

INWESTYCJE Instrumenty finansowe, ryzyko SPIS TREŚCI

INWESTYCJE Instrumenty finansowe, ryzyko SPIS TREŚCI INWESTYCJE Instrumenty finansowe, ryzyko Jajuga Krzysztof, Jajuga Teresa SPIS TREŚCI Przedmowa Wprowadzenie - badania w zakresie inwestycji i finansów Literatura Rozdział 1. Rynki i instrumenty finansowe

Bardziej szczegółowo

Wykªad 12. Transformata Laplace'a i metoda operatorowa

Wykªad 12. Transformata Laplace'a i metoda operatorowa Wykªad 2. Tranformata Laplace'a i metoda operatorowa Tranformata Laplace'a Dla odpowiednio okre±lonej klay funkcji zdeniujemy operator L, nazywany tranformat Laplace'a, okre±lony wzorem L[ f ]() = f(t)e

Bardziej szczegółowo

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15 ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych

Bardziej szczegółowo

Rachunek caªkowy funkcji wielu zmiennych

Rachunek caªkowy funkcji wielu zmiennych Rachunek caªkowy funkcji wielu zmiennych I. Malinowska, Z. Šagodowski Politechnika Lubelska 8 czerwca 2015 Caªka iterowana podwójna Denicja Je»eli funkcja f jest ci gªa na prostok cie P = {(x, y) : a x

Bardziej szczegółowo

Maksymalna liczba punktów do zdobycia: 80. Zadanie 1: a) 6 punktów, b) 3 punkty, Zadanie 2: a) 6 punktów, b) 4 punkty,

Maksymalna liczba punktów do zdobycia: 80. Zadanie 1: a) 6 punktów, b) 3 punkty, Zadanie 2: a) 6 punktów, b) 4 punkty, VII Wojewódzki Konkurs Matematyczny "W ±wiecie Matematyki" im. Prof. Wªodzimierza Krysickiego Etap drugi - 17 lutego 2015 r. Maksymalna liczba punktów do zdobycia: 80. 1. Drugi etap Konkursu skªada si

Bardziej szczegółowo

1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna

1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna 1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna Liczby w pami ci komputera przedstawiamy w ukªadzie dwójkowym w postaci zmiennopozycyjnej Oznacza to,»e s one postaci ±m c, 01 m < 1, c min c c max, (1) gdzie m nazywamy

Bardziej szczegółowo

Strategie inwestowania w opcje. Filip Duszczyk Dział Rynku Terminowego

Strategie inwestowania w opcje. Filip Duszczyk Dział Rynku Terminowego Strategie inwestowania w opcje Filip Duszczyk Dział Rynku Terminowego Agenda: Opcje giełdowe Zabezpieczenie portfela Spekulacja Strategie opcyjne 2 Opcje giełdowe 3 Co to jest opcja? OPCJA JAK POLISA Zabezpieczenie

Bardziej szczegółowo

Metody probablistyczne i statystyka stosowana

Metody probablistyczne i statystyka stosowana Politechnika Wrocªawska - Wydziaª Podstawowych Problemów Techniki - 011 Metody probablistyczne i statystyka stosowana prowadz cy: dr hab. in». Krzysztof Szajowski opracowanie: Tomasz Kusienicki* κ 17801

Bardziej szczegółowo

Modelowanie ryzyka kredytowego: MODEL BLACK-COX A

Modelowanie ryzyka kredytowego: MODEL BLACK-COX A Modelowanie ryzyka kredytowego: MODEL BLACK-COX A Mariusz Niewęgłowski Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych, Politechniki Warszawskiej Warszawa 2014 Niewęgłowski MiNI PW Modele wartości firmy Warszawa

Bardziej szczegółowo

Zastosowania matematyki

Zastosowania matematyki Zastosowania matematyki Monika Bartkiewicz 1 / 126 ...czy«cie dobrze i po»yczajcie niczego si nie spodziewaj c(šk. 6,34-35) Zagadnienie pobierania procentu jest tak stare jak gospodarka pieni»na. Procent

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie opcji rzeczywistych

Wykorzystanie opcji rzeczywistych RYNEK FINANSOWANIA NIERUCHOMOŚCI Wykorzystanie opcji rzeczywistych do modelowania wartości nieruchomości Metodologia opcji rzeczywistych jest prostą metodą do szacowania wartości nieruchomości w przyszłości.

Bardziej szczegółowo

1 Poj cia pomocnicze. Przykªad 1. A A d

1 Poj cia pomocnicze. Przykªad 1. A A d Poj cia pomocnicze Otoczeniem punktu x nazywamy dowolny zbiór otwarty zawieraj cy punkt x. Najcz ±ciej rozwa»amy otoczenia kuliste, tj. kule o danym promieniu ε i ±rodku x. S siedztwem punktu x nazywamy

Bardziej szczegółowo

ANALIZA WRAŻLIWOŚCI CENY OPCJI FLOORED

ANALIZA WRAŻLIWOŚCI CENY OPCJI FLOORED STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 36 Ewa Dziawgo * Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu ANALIZA WRAŻLIWOŚCI CENY OPCJI FLOORED STRESZCZENIE W artykule przedstawiono charakterystykę

Bardziej szczegółowo

Rozdziaª 7. Modele klasy ARCH

Rozdziaª 7. Modele klasy ARCH Rozdziaª 7. Modele klasy ARCH MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI z R MPGzR (rozdz. 7) Modele ARCH 1 / 24 Modele klasy ARCH Charakterystyki wi kszo±ci szeregów nansowych: Grupowanie wariancji (volatility clustering):

Bardziej szczegółowo

1) jednostka posiada wystarczające środki aby zakupić walutę w dniu podpisania kontraktu

1) jednostka posiada wystarczające środki aby zakupić walutę w dniu podpisania kontraktu Przykład 1 Przedsiębiorca będący importerem podpisał kontrakt na zakup materiałów (surowców) o wartości 1 000 000 euro z datą płatności za 3 miesiące. Bieżący kurs 3,7750. Pozostałe koszty produkcji (wynagrodzenia,

Bardziej szczegółowo

2. (8 punktów) 3. (8 punktów) 4. (8 punktów) 5. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

2. (8 punktów) 3. (8 punktów) 4. (8 punktów) 5. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach 1. (8 punktów) Znajd¹ rozwi zanie poni»szego zagadnienia programowania liniowego: Zmaksymalizowa x 1 2x 2 + x 3 x 5 przy ograniczeniach x 1 3x 2 + x 3 + 2x 5 = 8

Bardziej szczegółowo