Stochastyczne równania różniczkowe, model Blacka-Scholesa
|
|
- Maksymilian Jankowski
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Stochastyczne równania różniczkowe, model Blacka-Scholesa Marcin Orchel Spis treści 1 Wstęp Błądzenie losowe Proces Wienera Stochastyczne równania różniczkowe Opcje Wyprowadzenie wzoru Blacka-Scholesa Zadania 7.1 Zadanie obowiązkowe Zadanie na Zadanie na Wstęp 1.1 Błądzenie losowe Błądzenie losowe jest matematycznym sformalizowaniem trajektorii powstałej przez wykonywanie kolejnych losowych kroków. Jednowymiarowe błądzenie losowe. Niech będzie dana prosta z liczbami naturalnymi. Błądzenie losowe zaczyna się w liczbie S 0 = 0. W każdym kroku przesuwamy się o ±1 z jednakowym prawdopodobieństwem. Formalnie mamy dane zmienne losowe Z 1, Z,...,, gdzie każda zmienna losowa przyjmuje z jednakowym prawd. wartości -1 i 1. Jeśli: S n := Z j j=1 to szereg {S n } jest nazywany prostym błądzeniem losowym na Z, określa on położenie punktu po n krokach. Błądzenie losowe dla dużych liczby kroków jest opisywane przez centralne twierdzenie graniczne, to znaczy dla dużej liczby kroków pozycja jest zgodna z rozkładem normalnym z wariancją: σ = t δt ɛ 1
2 gdzie t to czas który minął od startu, ɛ długość kroku, δt czas pomiędzy dwoma następującymi po sobie krokami. Zmniejszając krok w błądzeniu losowym do bardzo małego dostajemy aproksymację procesu Wienera. Przejście z modelu dyskretnego do ciągłego. To znaczy, jeśli ω Nt) oznacza błądzenie losowe w czasie t podzielone przez N, a N t) oznacza ile kroków możemy wykonać w czasie t, to przy N dążącym do nieskończoności rozkłady ω N dążą do rozkładu ω t, oznaczającego proces Wienera. 1. Proces Wienera Proces Wienera to model matematyczny ruchów Browna. Jest przykładem procesu Gaussowskiego. Proces stochastyczny {ω t } t 0 nazywamy procesem Wienera, gdy spełnia następujące warunki: ω 0 = 0 ω ma przyrosty niezależne, co oznacza, że jeśli 0 s 1 t 1 s t, wtedy ω t1 ω s1 oraz ω t ω s są niezależnymi zmiennymi losowymi dla każdego 0 s t ω t ω s = N 0, t s) gdzie N µ, σ ) to rozkład normalny z oczekiwaną wartością µ i wariancją σ. trajektorie procesu ω są ciągłe prawie na pewno, z prawdopodobieństwem 1 Jest to model ruchów Browna. Rozpatrzmy cząstkę poruszającą się w jednym wymiarze. W każdej jednostce czasu cząstka przemieszcza się o jednostkę odległości w prawo lub lewo z prawd. 1/. Kierunek poruszania nie zależy od poprzedniego przebiegu ruchu. Zmniejszając odpowiednio jednostkę długości i przyspieszając czas uzyskujemy obraz cząstki wykonującej ruch chaotyczny. Proces Wienera jest procesem granicznym dla błądzenia losowego. Wartość średnia jest dana punktem startowym: E [ω t)] = ω 0 = ω t 0 ) = 0 a wariancja: a kowariancja: [ E ω t) ω 0 ) ] = t t 0 = t E [ω t) ω s)] = min t, s)
3 1.3 Stochastyczne równania różniczkowe Stochastyczne równanie różniczkowe to równanie w którym jeden lub więcej ze składników równania jest procesem stochastycznym, co implikuje rozwiązanie będące procesem stochastycznym. Załóżmy, że x t) jest procesem stochastycznym, który spełnia następujące stochastyczne równanie różniczkowe: dx t) = a x t), t) dt + b x t), t) dω t) gdzie ω t) jest procesem Wienera. Przykładowe ścieżki ω t) są ciągłe, ale nie są różniczkowalne. Równanie po zmianie oznaczeń możemy zapisać jako: dx t) = µ x t), t) dt + σ x t), t) dω t) i interpretować jako w bardzo małym przedziale czasowym o długości δ proces stochastyczny x t) zmienia swoją wartość o wartość pochodzącą z rozkładu normalnego z średnią µ i wariancją σ. Wartość µ nazywamy współczynnikiem dryftu, a wartość σ współczynnikiem dyfuzji. Proces stochastyczny x t) jest zwany procesem dyfuzji. Przykładem równania stochastycznego jest równanie dla geometrycznego ruchu Browna. Geometryczny ruch Browna to proces stochastyczny, w którym logarytm wielkości losowej podąża ruchami Browna, inaczej mówiąc jest procesem Wienera. Używany jest do opisu cen akcji. Proces stochastyczny jest geometrycznym ruchem Browna jeśli spełnia równanie: dx t) = µx t) dt + σx t) ω t) gdzie µ i σ są stałymi. Rozwiązaniem tego równania dla wartości początkowej x 0 jest: ) ) x t) = x 0 exp µ σ t + σω t) gdzie x t) ma rozkład logarytmicznie normalny z wartością oczekiwaną E x t)) = x 0 e µt i wariancją ) V ar x t)) = x 0e µt e σt 1 Rozwiązanie równania stochastycznego. Jeśli zdefiniujemy α x, t) = a x, t) 1 b x, t) b x, t) x to rozwiązanie równania stochastycznego jest postaci: x t) = x t 0 ) + α [x s), s] ds + t 0 b [x s), s] dω s) S t 0 gdzie druga całka jest stochastyczną całką Stratonovicha. 3
4 Załóżmy, że ω t) jest procesem Wienera i G t, ω t)) jest dowolnie wybraną funkcją, wtedy całka stochastyczna I = t 0 G s, ω s)) dω s) jest zdefiniowana jako suma szeregu. Podzielmy przedział [t 0, t] na n podprzedziałów: t 0 t 1... t n 1 t n = t i wybierzmy punkty {τ i }, które leżą w każdym podprzedziale: t i 1 τ i t i Całka stochastyczna jest zdefiniowana jako granica sum częściowych: gdzie Rozważmy przypadek szczególny, gdy I = lim n S n S n = G τ i, ω τ i )) [ω t i ) ω t i 1 )] G t) = ω t) Wtedy wartość oczekiwana dla S n wynosi: [ n ] E [S n ] = E ω τ i ) [ω t i ) ω t i 1 )] Jeśli wybierzemy punkty τ i takie, że: gdzie 0 < α < 1, wtedy: = [min τ i, t i ) min τ i, t i 1 )] = τ i t i 1 ) τ i = αt i + 1 α) t i 1 E [S n ] = t i t i 1 ) α = t t 0 ) α Wartość sumy częściowej S n zależy od α. Są wybierane konkretne punkty {τ i }. 4
5 całka stochastyczna Ito. Wybieramy τ i = t i 1, a zatem α = 0 i otrzymujemy: { t n } G s, ω s)) dω s) = ms lim n G t i 1, ω t i 1 )) [ω t i ) ω t i 1 )] I t 0 Całka stochastyczna Stratonovicha. Wybieramy czyli α = 0, 5 i otrzymujemy: S t 0 G s, ω s)) dω s) = ms lim n τ i = t i + t i 1 ) / { n G t i 1, ω ti + t i 1 Obliczmy obydwa rodzaje całek dla przypadku gdy G t) = ω t): 1.4 Opcje ω s) dω s) = ω t) ω t 0 ) t t 0 ) I t 0 ω s) dω s) = ω t) ω t 0 ) S t 0 )) } [ω t i ) ω t i 1 )] Opcje to instrumenty finansowe dające możliwość kupna lub sprzedaży instrumentu bazowego w określonym dniu w przyszłości w dniu wygaśnięcia opcji) po określonej cenie zwanej ceną wykonania. Różne rodzaje opcji: long call: pozycja długa na instrumencie bazowym, trader płaci premię opcyjną za możliwość kupna instrumentu bazowego w przyszłości long put: pozycja długa na instrumencie bazowym, trader dostaje premię opcyjną i jest zobowiązany kupić instrument bazowy w przyszłości short call: pozycja krótka na instrumencie bazowym, trader płaci premię opcyjną za możliwość sprzedaży instrumentu bazowego w przyszłości short put: pozycja krótka na instrumencie bazowym, trader dostaje premię opcyjną jest zobowiązany sprzedać instrument bazowy w przyszłości Wyróżniamy opcje europejskie i amerykańskie, europejskie gdzie wykonanie opcji jest możliwe tylko w dniu wygasania i amerykańskie gdzie wykonanie opcji jest możliwe w każdym dniu. Przykład: cena akcji spółki A wynosi 45$. Trader1 zajmuje pozycje długą na opcji call z ceną wykonania 50$. Płaci premię opcyjną traderowi w wysokości 5$. Liczba pozycji otwartych 100. Jeśli cena akcji nie pójdzie w górę to trader1 traci 500$, opcja 5
6 nie zostaje wykonana. A jeśli cena akcji wzrasta do 60$, trader1 wykonuje opcje kupując 100 akcji za 5000$ i sprzedaje je na giełdzie za 6000$. Ponieważ zapłacił jeszcze 500$ premii to zarobił w sumie 500$. Trader stracił 500$, ponieważ nie miał on wcześniej tych akcji, więc kupił je na rynku po 6000$, sprzedał je za 5000$ i miał jeszcze z premii 500$, a więc stracił 500$. Jeśli natomiast cena akcji spadła do 40$, to trader1 nie będzie kupował akcji od tradera po 5000$, ponieważ na rynku może kupić je za 4000$. A więc trader1 stracił premie 500$, a trader zyskał premie 500$. Jesli cena jest duzo wyzsza od ceny wykonania to taka opcja ma pewna wartosc Analizując opcje long call amerykańską, wydaje się jasne, że jeśli cena jest dużo wyższa niż cena wykonania to opcja zostanie wykonana. Aktualna cena opcji będzie w przybliżeniu równa cenie akcji pomniejszonej o cenę obligacji dyskontowej, która wygasa w tym samym dniu co opcja, i ma wartość nominalną równą cenie wykonania. Z drugiej strony jeśli cena opcji jest dużo mniejsza niż cena instrumentu bazowego opcja wygaśnie najprawdopodobniej bez wykonania, jej wartość jest bliska zeru. Jeśli data wygaśnięcia jest odległa w czasie, to cena opcji europejskiej będzie w przybliżeniu równa cene akcji. Z drugiej strony kiedy data wygaśnięcia jest bliska w czasie wartość opcji będzie równa wartości akcji pomniejszonej o cenę wykonania lub zero kiedy cena akcji jest mniejsza od ceny wykonania. Normalnie cena opcji zmniejsza się, jak jest coraz bliżej do daty wygaśnięcia, przy brak zmian w cenie akcji. 1.5 Wyprowadzenie wzoru Blacka-Scholesa Niech S będzie ceną akcji. Browna, to znaczy: Zakładamy, że ceny akcji spełniają geometryczny ruch ds = µsdt + σsdω gdzie t jest czasem, µ jest stałą i σ stałą określającą zmienność cen akcji. Niech V s, t) będzie ceną opcji zależną od czasu i ceny akcji instrumentu bazowego. Stosujemy lemat Ito postaci, dla każdej funkcji f t, x) dwóch zmiennych t i x zachodzi: f df t, X t ) = t + µ f t x + σ t Wykorzystując ten lemat dla funkcji V : dv = t ) f f x dt + σ t x db t + µs S + 1 ) σ S V S dt + σs S dω Należy skonstruować portfel zawierający jedną opcję V i akcji. Wartość portfela jest dana wzorem: P = V + S Po zróżniczkowaniu: dp = dv + ds 6
7 Stosując lemat Ito do zastąpienia dv i zastępując ds zgodnie z podanym wcześniej wzorem otrzymujemy: dp = + µs t S + 1 ) σ S V S + µ S dt + σs ) S + σ S dω Człon losowy zmiany wartości portfela może zostać usunięty przez wybór Po zastąpieniu otrzymujemy: dp = = S t + 1 ) σ S V S dt Aby nie było możliwości arbitrażu, a więc możliwości zarobku bez ryzyka, musi zachodzić: dp = rp dt gdzie r jest stałą oznaczającą stopę procentową bez ryzyka. Podstawiając powyższe oraz wartość portfela otrzymujemy: t + 1 σ S V + rs S S rv = 0 Powyższe równanie może być zapisane w postaci równania przewodnictwa cieplnego dla funkcji u x, t): u t = u α x Zadania.1 Zadanie obowiązkowe Napisać program w Javie, który generuje 100 możliwych przewidywań dla parametrów S 0 = 1, µ = 0.001, σ = 0.0 oraz wizualizuje przewidywania na wykresie wykorzystując program gnuplot.. Zadanie na 4.0 Napisać program w Javie, który generuje 100 możliwych przewidywań dla parametrów S 0 = 1, µ = 0.001, σ = 0.0. Kolejne punkty powinny być generowane na podstawie poprzednich. Przedstawić przewidywania na wykresie wykorzystując program gnuplot..3 Zadanie na 5.0 Dobrać parametry S 0, µ i σ tak aby pasowały do danych historycznych indeksu NA- SDAQ. Zamieścić na wykresie dane historyczne oraz przyszłe dane wygenerowane za pomocą modelu stochastycznego cen akcji z dobranymi parametrami. 7
PROCESY STOCHASTYCZNE. PEWNE KLASY PROCESÓW STOCHASTYCZNYCH Definicja. Procesem stochastycznym nazywamy rodzinę zmiennych losowych X(t) = X(t, ω)
PROCESY STOCHASTYCZNE. PEWNE KLASY PROCESÓW STOCHASTYCZNYCH Definicja. Procesem stochastycznym nazywamy rodzinę zmiennych losowych X(t) = X(t, ω) określonych na tej samej przestrzeni probabilistycznej
Bardziej szczegółowoKomisja 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 szczegółowoWycena 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 szczegółowoRównanie przewodnictwa cieplnego (I)
Wykład 4 Równanie przewodnictwa cieplnego (I) 4.1 Zagadnienie Cauchy ego dla pręta nieograniczonego Rozkład temperatury w jednowymiarowym nieograniczonym pręcie opisuje funkcja u = u(x, t), spełniająca
Bardziej szczegółowoWykład 2. Przykład zastosowania teorii prawdopodobieństwa: procesy stochastyczne (Markova)
Wykład 2 Przykład zastosowania teorii prawdopodobieństwa: procesy stochastyczne (Markova) 1. Procesy Markova: definicja 2. Równanie Chapmana-Kołmogorowa-Smoluchowskiego 3. Przykład dyfuzji w kapilarze
Bardziej szczegółowoKomisja 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 szczegółowozadania z rachunku prawdopodobieństwa zapożyczone z egzaminów aktuarialnych
zadania z rachunku prawdopodobieństwa zapożyczone z egzaminów aktuarialnych 1. [E.A 5.10.1996/zad.4] Funkcja gęstości dana jest wzorem { 3 x + 2xy + 1 y dla (x y) (0 1) (0 1) 4 4 P (X > 1 2 Y > 1 2 ) wynosi:
Bardziej szczegółowoWycena 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 szczegółowoMatematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. L Egzamin dla Aktuariuszy z 5 października 2009 r.
Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy L Egzamin dla Aktuariuszy z 5 października 2009 r. Część I Matematyka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 0 minut 1 1.
Bardziej szczegółowoANALIZA 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 szczegółowoRozdziaª 9: Wycena opcji
Rozdziaª 9: Wycena opcji MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI z R MPGzR (rozdz. 9) Wycena opcji 1 / 23 Denicja opcji. Opcja nansowa:. Warunkowy kontrakt terminowy na sprzeda» lub kupno instrumentu bazowego,
Bardziej szczegółowoOPCJE 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 szczegółowoInżynieria 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 szczegółowoĆwiczenia 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 szczegółowoUniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Wydział Ekonomii, Zarządzania i Turystyki Katedra Ekonometrii i Informatyki
Wydział Ekonomii, Zarządzania i Turystyki Katedra Ekonometrii i Informatyki http://keii.ue.wroc.pl Analiza ryzyka transakcji wykład ćwiczenia Literatura Literatura podstawowa: 1. Kaczmarek T. (2005), Ryzyko
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie równań nieliniowych
Rozwiązywanie równań nieliniowych Marcin Orchel 1 Wstęp Przykłady wyznaczania miejsc zerowych funkcji f : f(ξ) = 0. Wyszukiwanie miejsc zerowych wielomianu n-tego stopnia. Wymiar tej przestrzeni wektorowej
Bardziej szczegółowoO procesie Wienera. O procesie Wienera. Procesy stochastyczne Wykład XV, 15 czerwca 2015 r. Proces Wienera. Ruch Browna. Ułamkowe ruchy Browna
Procesy stochastyczne Wykład XV, 15 czerwca 2015 r. Ruch 1 {X t } jest martyngałem dokładnie wtedy, gdy E(X t F s ) = X s, s, t T, s t. Jeżeli EX 2 (t) < +, to E(X t F s ) jest rzutem ortogonalnym zmiennej
Bardziej szczegółowoMatematyka finansowa w pakiecie Matlab
Matematyka finansowa w pakiecie Matlab Wykład 5. Wycena opcji modele dyskretne Bartosz Ziemkiewicz Wydział Matematyki i Informatyki UMK Kurs letni dla studentów studiów zamawianych na kierunku Matematyka
Bardziej szczegółowoMatematyka 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 szczegółowoR 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 szczegółowoKomisja 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 szczegółowoN ma rozkład Poissona z wartością oczekiwaną równą 100 M, M M mają ten sam rozkład dwupunktowy o prawdopodobieństwach:
Zadanie. O niezależnych zmiennych losowych N, M M, M 2, 3 wiemy, że: N ma rozkład Poissona z wartością oczekiwaną równą 00 M, M M mają ten sam rozkład dwupunktowy o prawdopodobieństwach: 2, 3 Pr( M = )
Bardziej szczegółowoPrognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania
Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści Szeregi czasowe 1 Szeregi czasowe 2 3 Szeregi czasowe Definicja 1 Szereg czasowy jest to proces stochastyczny z czasem dyskretnym
Bardziej szczegółowoInżynieria Finansowa: 5. Opcje
Inżynieria Finansowa: 5. Opcje Piotr Bańbuła atedra Ekonomii Ilościowej, AE wiecień 2017 r. Warszawa, Szkoła Główna Handlowa Amounts outstanding of assets and derivatives Derivatives Derivatives Note:
Bardziej szczegółowoModel 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 szczegółowoOpcja 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 szczegółowoDokumentacja. 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 szczegółowoTeoria ze Wstępu do analizy stochastycznej
eoria ze Wstępu do analizy stochastycznej Marcin Szumski 22 czerwca 21 1 Definicje 1. proces stochastyczny - rodzina zmiennych losowych X = (X t ) t 2. trajektoria - funkcja (losowa) t X t (ω) f : E 3.
Bardziej szczegółowoOśrodkowość procesów, proces Wienera. Ośrodkowość procesów, proces Wienera Procesy Stochastyczne, wykład, T. Byczkowski,
Procesy Stochastyczne, wykład, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1136 27 luty, 2012 Ośrodkowość procesów Dalej zakładamy, że (Ω, Σ, P) jest zupełną przestrzenią miarową. Definicja.
Bardziej szczegółowoStacjonarność Integracja. Integracja. Integracja
Biały szum AR(1) Słaba stacjonarność Szereg czasowy nazywamy słabo (wariancyjnie) stacjonarnym jeżeli: Biały szum AR(1) Słaba stacjonarność Szereg czasowy nazywamy słabo (wariancyjnie) stacjonarnym jeżeli:
Bardziej szczegółowoStrategie 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 szczegółowo2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ.
Zadania z Procesów Stochastycznych 1 1. Udowodnij, że z prawdopodobieństwem 1 trajektorie procesu Poissona są niemalejące, przyjmują wartości z Z +, mają wszystkie skoki równe 1 oraz dążą do nieskończoności.
Bardziej szczegółowoINSTRUMENTY POCHODNE OPCJE EUROPEJSKIE OPCJE AMERYKAŃSKIE OPCJE EGZOTYCZNE
INSTRUMENTY POCHODNE OPCJE EUROPEJSKIE OPCJE AMERYKAŃSKIE OPCJE EGZOTYCZNE OPCJE / DEFINICJA Opcja jest prawem do zakupu lub sprzedaży określonej ilości wyspecyfikowanego przedmiotu (tzw. instrumentu bazowego)
Bardziej szczegółowoMatematyka 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 szczegółowoInżynieria 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 szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych r.
Zadanie. W pewnej populacji kierowców każdego jej członka charakteryzują trzy zmienne: K liczba przejeżdżanych kilometrów (w tysiącach rocznie) NP liczba szkód w ciągu roku, w których kierowca jest stroną
Bardziej szczegółowoJanusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI Kwantowa wariacyjna metoda Monte Carlo. Problem własny dla stanu podstawowego układu N cząstek
Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI 1 Rozdział 20 KWANTOWE METODY MONTE CARLO 20.1 Kwantowa wariacyjna metoda Monte Carlo Problem własny dla stanu podstawowego układu N cząstek (H E 0 )ψ 0 (r)
Bardziej szczegółowoMetody probabilistyczne
Metody probabilistyczne. Twierdzenia graniczne Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki PP http://www.cs.put.poznan.pl/wkotlowski/ 20.2.208 / 26 Motywacja Rzucamy wielokrotnie uczciwą monetą i zliczamy
Bardziej szczegółowoWarszawska Giełda Towarowa S.A.
OPCJE Opcja jest prawem do kupna lub sprzedaży określonego towaru po określonej cenie oraz w z góry określonym terminie. Stanowią formę zabezpieczenia ekonomicznego dotyczącego ryzyka niekorzystnej zmiany
Bardziej szczegółowo1) 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 szczegółowo13 Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła.
Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła 13 1 13 Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła. 13.1 Równanie struny drgającej Równanie różniczkowe liniowe drugiego rzędu typu
Bardziej szczegółowoII. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia.
II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia. Definicja 1.1. Niech Q R n, n 1, będzie danym zbiorem i niech f : Q R n będzie daną funkcją określoną na Q. Równanie różniczkowe postaci (1.1) x = f(x),
Bardziej szczegółowoInżynieria Finansowa: 5. Opcje
Inżynieria Finansowa: 5. Opcje Piotr Bańbuła atedra Ekonomii Ilościowej, AE Listopad 2014 r. Warszawa, Szkoła Główna Handlowa Opcje - typy Opcja jest asymetrycznym instrumentem. Opcja (standardowa, prosta,
Bardziej szczegółowoSprzedający => Wystawca opcji Kupujący => Nabywca opcji
Opcja walutowa jest to umowa, która daje kupującemu prawo (nie obowiązek) do kupna lub sprzedaży instrumentu finansowego po z góry ustalonej cenie przed lub w określonym terminie w przyszłości. Kupujący
Bardziej szczegółowoWycena 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 szczegółowoZawód: analityk finansowy
Matematyka w zarządzaniu ryzykiem i prognozowaniu ekonomicznym Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet Warmińsko-Mazurski 17 października 2017 r. 1 Praca analityka finansowego 2 3 1 Praca analityka
Bardziej szczegółowo2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ.
Zadania z Procesów Stochastycznych 1 1. Udowodnij, że z prawdopodobieństwem 1 trajektorie procesu Poissona są niemalejące, przyjmują wartości z Z +, mają wszystkie skoki równe 1 oraz dążą do nieskończoności.
Bardziej szczegółowoOPCJE - PODSTAWY TEORETYCZNE cz.1
OPCJE - PODSTAWY TEORETYCZNE cz.1 Opcja to prawo do kupna instrumentu bazowego po cenie, która jest z góry określona - głosi definicja opcji. Owa cena, które jest z góry określona to tzw. cena wykonania
Bardziej szczegółowoWycena 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 szczegółowoOPCJE MIESIĘCZNE NA INDEKS WIG20
OPCJE MIESIĘCZNE NA INDEKS WIG20 1 TROCHĘ HISTORII 1973 Fisher Black i Myron Scholes opracowują precyzyjną metodę obliczania wartości opcji słynny MODEL BLACK/SCHOLES 2 TROCHĘ HISTORII 26 kwietnia 1973
Bardziej szczegółowoRozwiązanie z Zasady gry: - Rzucamy 12 stronną kością - Za każdym razem wygrywamy wartość wyrzuconych oczek w zł.
Rozwiązanie z 23.04.15 1. Zasady gry: - Rzucamy 12 stronną kością - Za każdym razem wygrywamy wartość wyrzuconych oczek w zł. Długoterminowo, ile jesteś w stanie zapłacić za każdy rzut tak, aby zarobić:
Bardziej szczegółowoWażne rozkłady i twierdzenia c.d.
Ważne rozkłady i twierdzenia c.d. Funkcja charakterystyczna rozkładu Wielowymiarowy rozkład normalny Elipsa kowariacji Sploty rozkładów Rozkłady jednostajne Sploty z rozkładem normalnym Pobieranie próby
Bardziej szczegółowoZakładamy, że są niezależnymi zmiennymi podlegającymi (dowolnemu) rozkładowi o skończonej wartości oczekiwanej i wariancji.
Wnioskowanie_Statystyczne_-_wykład Spis treści 1 Centralne Twierdzenie Graniczne 1.1 Twierdzenie Lindeberga Levy'ego 1.2 Dowód 1.2.1 funkcja tworząca sumy zmiennych niezależnych 1.2.2 pochodna funkcji
Bardziej szczegółowoWstęp 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 szczegółowoOpcje. 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 szczegółowoOpcje - 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 szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych r.
Matematyka ubezpieczeń majątkowych 3..007 r. Zadanie. Każde z ryzyk pochodzących z pewnej populacji charakteryzuje się tym że przy danej wartości λ parametru ryzyka Λ rozkład wartości szkód z tego ryzyka
Bardziej szczegółowoQuantile 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 szczegółowoMatematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLIX Egzamin dla Aktuariuszy z 6 kwietnia 2009 r.
Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy XLIX Egzamin dla Aktuariuszy z 6 kwietnia 2009 r. Część I Matematyka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minut 1 1.
Bardziej szczegółowoMetody 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 szczegółowoCzęść II teoretyczne modele wyceny opcji. Filip Duszczyk Dział Rynku Terminowego
Część II teoretyczne modele wyceny opcji Filip Duszczyk Dział Rynku Terminowego Rozwiązanie zagadnienia z 16.04.15 I.) Kurs rozliczeniowy = 90-1 short 90 call = 0 + (8,45 x 1) = + 8,45-2 long 100 calls
Bardziej szczegółowoSpacery losowe generowanie realizacji procesu losowego
Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego Michał Krzemiński Streszczenie Omówimy metodę generowania trajektorii spacerów losowych (błądzenia losowego), tj. szczególnych procesów Markowa z
Bardziej szczegółowoOPCJE FINANSOWE, W TYM OPCJE EGZOTYCZNE, ZBYWALNE STRATEGIE OPCYJNE I ICH ZASTOSOWANIA DARIA LITEWKA I ALEKSANDRA KOŁODZIEJCZYK
OPCJE FINANSOWE, W TYM OPCJE EGZOTYCZNE, ZBYWALNE STRATEGIE OPCYJNE I ICH ZASTOSOWANIA DARIA LITEWKA I ALEKSANDRA KOŁODZIEJCZYK OPCJE Opcja jest umową, która daje posiadaczowi prawo do kupna lub sprzedaży
Bardziej szczegółowoSTRATEGIE NA RYNKU OPCJI. KUPNO OPCJI KUPNA (Long Call)
STRATEGIE NA RYNKU OPCJI KUPNO OPCJI KUPNA (Long Call) * * * Niniejsza broszura ma charakter jedynie edukacyjny i nie stanowi oferty kupna ani oferty sprzedaży żadnych instrumentów finansowych ani usług
Bardziej szczegółowor u du. Proces wartości aktywów firmy V. Proces bariery v wykorzystywany do zdefiniowania defaultu. moment defaultu τ.
Wprowadzenie Mamy ustalone T > 0 horyzont, (Ω, F, P) z F filtracja, F = {F t } t [0,T ] oraz Proces chwilowej stopy procentowej r = (r t ) t [0,T ], tzn. rachunek bankowy spełnia ODE: db t = B t r t dt,
Bardziej szczegółowoWażne rozkłady i twierdzenia
Ważne rozkłady i twierdzenia Rozkład dwumianowy i wielomianowy Częstość. Prawo wielkich liczb Rozkład hipergeometryczny Rozkład Poissona Rozkład normalny i rozkład Gaussa Centralne twierdzenie graniczne
Bardziej szczegółowoPowtórzenie. Ćwiczenia ZPI. Katarzyna Niewińska, ćwiczenia do wykładu Zarządzanie portfelem inwestycyjnym 1
Powtórzenie Ćwiczenia ZPI 1 Zadanie 1. Średnia wartość stopy zwrotu dla wszystkich spółek finansowych wynosi 12%, a odchylenie standardowe 5,1%. Rozkład tego zjawiska zbliżony jest do rozkładu normalnego.
Bardziej szczegółowoOPCJE WALUTOWE. kurs realizacji > kurs terminowy OTM ATM kurs realizacji = kurs terminowy ITM ITM kurs realizacji < kurs terminowy ATM OTM
OPCJE WALUTOWE Opcja walutowa jako instrument finansowy zdobył ogromną popularność dzięki wielu możliwości jego wykorzystania. Minimalizacja ryzyka walutowego gdziekolwiek pojawiają się waluty to niewątpliwie
Bardziej szczegółowoMatematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXXIII Egzamin dla Aktuariuszy z 7 marca 2016 r. Część I
Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LXXIII Egzamin dla Aktuariuszy z 7 marca 2016 r. Część I Matematyka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minut 1 1.
Bardziej szczegółowo- prędkość masy wynikająca z innych procesów, np. adwekcji, naprężeń itd.
4. Równania dyfuzji 4.1. Prawo zachowania masy cd. Równanie dyfuzji jest prostą konsekwencją prawa zachowania masy, a właściwie to jest to prawo zachowania masy zapisane dla procesu dyfuzji i uwzględniające
Bardziej szczegółowoRównania różniczkowe wyższych rzędów
Równania różniczkowe wyższych rzędów Marcin Orchel Spis treści 1 Wstęp 1 1.1 Istnienie rozwiązań............................... 1 1. Rozwiązanie ogólne............................... 1.3 Obniżanie rzędu
Bardziej szczegółowoĆwiczenia 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 szczegółowoOpcje na GPW (I) Możemy wyróżnić dwa rodzaje opcji: opcje kupna (ang. call options), opcje sprzedaży (ang. put options).
Opcje na GPW (I) Opcje (ang. options) to podobnie jak kontrakty terminowe bardzo popularny instrument notowany na rynkach giełdowych. Ich konstrukcja jest nieco bardziej złożona od kontraktów. Opcje można
Bardziej szczegółowoOpcje. 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 szczegółowoSTRATEGIE NA RYNKU OPCJI. KUPNO OPCJI SPRZEDAŻY (Long Put)
STRATEGIE NA RYNKU OPCJI KUPNO OPCJI SPRZEDAŻY (Long Put) * * * Niniejsza broszura ma charakter jedynie edukacyjny i nie stanowi oferty kupna ani oferty sprzedaży żadnych instrumentów finansowych ani usług
Bardziej szczegółowoMatematyka finansowa 13.12.2010 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LV Egzamin dla Aktuariuszy z 13 grudnia 2010 r. Część I
Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LV Egzamin dla Aktuariuszy z 13 grudnia 2010 r. Część I Matematyka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minut 1 1. Pan
Bardziej szczegółowoOgólnopolska Konferencja Naukowa Zagadnienia Aktuarialne - Teoria i praktyka Warszawa, 9 11 czerwca 2008
Przemysław Klusik Instytut Matematyczny, Uniwersytet Wrocławski Ogólnopolska Konferencja Naukowa Zagadnienia Aktuarialne - Teoria i praktyka Warszawa, 9 11 czerwca 2008 (UWr) Zagadnienia Aktuarialne -
Bardziej szczegółowoOpcje jako uzupełnienie portfela inwestycyjnego
Opcje jako uzupełnienie portfela inwestycyjnego forex, wszystkie towary, rynki giełda w jednym miejscu Istota opcji Łac. optio- oznacza wolna wola, wolny wybór Kontrakt finansowy, który nabywcy daje prawo
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE ZMIENNOŚCI CEN AKCJI MODEL ADDYTYWNY MODEL MULTIPLIKATYWNY
MODELOWANIE ZMIENNOŚCI CEN AKCJI MODEL ADDYTYWNY MODEL MULTIPLIKATYWNY Modele zmienności aktywów z czasem dyskretnym / Model addytywny Przyjmijmy następujące oznaczenia: S(0) - cena początkowa akcji S(k)
Bardziej szczegółowoMatematyka finansowa 05.12.2005 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXVII Egzamin dla Aktuariuszy z 5 grudnia 2005 r.
Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy XXXVII Egzamin dla Aktuariuszy z 5 grudnia 2005 r. Część I Matematyka finansowa Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... WERSJA TESTU A Czas egzaminu: 100 minut 1 1.
Bardziej szczegółowoIX. MECHANIKA (FIZYKA) KWANTOWA
IX. MECHANIKA (FIZYKA) KWANTOWA IX.1. OPERACJE OBSERWACJI. a) klasycznie nie ważna kolejność, w jakiej wykonujemy pomiary. AB = BA A pomiar wielkości A B pomiar wielkości B b) kwantowo wartość obserwacji
Bardziej szczegółowoĆwiczenia 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 szczegółowoIII. ZMIENNE LOSOWE JEDNOWYMIAROWE
III. ZMIENNE LOSOWE JEDNOWYMIAROWE.. Zmienna losowa i pojęcie rozkładu prawdopodobieństwa W dotychczas rozpatrywanych przykładach każdemu zdarzeniu była przyporządkowana odpowiednia wartość liczbowa. Ta
Bardziej szczegółowoCMAES. Zapis algorytmu. Generacja populacji oraz selekcja Populacja q i (t) w kroku t generowana jest w następujący sposób:
CMAES Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy Opracowanie: Lidia Wojciechowska W algorytmie CMAES, podobnie jak w algorytmie EDA, adaptowany jest rozkład prawdopodobieństwa generacji punktów, opisany
Bardziej szczegółowoStrategie: sposób na opcje
X-Trade Brokers Dom Maklerski S.A. Strategie: sposób na opcje z wykorzystaniem systemu Option Trader Tomasz Uściński X-Trade Brokers Dom Maklerski S.A. www.xtb.pl 1 Definicja opcji Opcja: Kontrakt finansowy,
Bardziej szczegółowoModele rynku, kontrakty terminowe, spekulacje
Modele rynku, kontrakty terminowe, spekulacje Marcin Abram WFAIS UJ w Krakowie 9 marca 2009 Założenia modelu Cena rozpatrywanego obiektu zmienia się skokowo co czas δt. Bezwzględna wartość zmiany ceny
Bardziej szczegółowoVII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.
VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa. W rozdziale tym zajmiemy się dokładniej badaniem stabilności rozwiązań równania różniczkowego. Pojęcie stabilności w
Bardziej szczegółowoOpcje giełdowe i zabezpieczenie inwestycji. Filip Duszczyk Dział Rynku Terminowego
Opcje giełdowe i zabezpieczenie inwestycji Filip Duszczyk Dział Rynku Terminowego Agenda: Analiza Portfela współczynnik Beta (β) Opcje giełdowe wprowadzenie Podstawowe strategie opcyjne Strategia Protective
Bardziej szczegółowoKINEMATYKA I DYNAMIKA CIAŁA STAŁEGO. dr inż. Janusz Zachwieja wykład opracowany na podstawie literatury
KINEMATYKA I DYNAMIKA CIAŁA STAŁEGO dr inż. Janusz Zachwieja wykład opracowany na podstawie literatury Funkcje wektorowe Jeśli wektor a jest określony dla parametru t (t należy do przedziału t (, t k )
Bardziej szczegółowoMatematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXI Egzamin dla Aktuariuszy z 1 października 2012 r.
Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LXI Egzamin dla Aktuariuszy z 1 października 2012 r. Część I Matematyka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minut 1
Bardziej szczegółowodla t ściślejsze ograniczenie na prawdopodobieństwo otrzymujemy przyjmując k = 1, zaś dla t > t ściślejsze ograniczenie otrzymujemy przyjmując k = 2.
Zadanie. Dla dowolnej zmiennej losowej X o wartości oczekiwanej μ, wariancji momencie centralnym μ k rzędu k zachodzą nierówności (typu Czebyszewa): ( X μ k Pr > μ + t σ ) 0. k k t σ *
Bardziej szczegółowoWeryfikacja hipotez statystycznych
Weryfikacja hipotez statystycznych Hipoteza Test statystyczny Poziom istotności Testy jednostronne i dwustronne Testowanie równości wariancji test F-Fishera Testowanie równości wartości średnich test t-studenta
Bardziej szczegółowoStrategie 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 szczegółowoInżynieria 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 szczegółowoStatystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący
Bardziej szczegółowoStatystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl
Bardziej szczegółowo5.1 Stopa Inflacji - Dyskonto odpowiadające sile nabywczej
5.1 Stopa Inflacji - Dyskonto odpowiadające sile nabywczej Stopa inflacji, i, mierzy jak szybko ceny się zmieniają jako zmianę procentową w skali rocznej. Oblicza się ją za pomocą średniej ważonej cząstkowych
Bardziej szczegółowoWzory matematyka finansowa
Wzory matematyka finansowa MaciejRomaniuk 29 września 29 K(t) funkcjaopisującaakumulacjęwchwiliczasut,k() kapitał,i stopazyskuwchwilit: i= K(t) K() (1) K() K kapitał,i stałastopaprocentowadlaustalonegookresuczasut,
Bardziej szczegółowo2. P (E) = 1. β B. TSIM W3: Sygnały stochastyczne 1/27
SYGNAŁY STOCHASTYCZNE Przestrzeń probabilistyczna i zmienna losowa Definicja Przestrzenią probabilistyczną (doświadczeniem) nazywamy trójkę uporządkowaną (E, B, P ), gdzie: E przestrzeń zdarzeń elementarnych;
Bardziej szczegółowoPrawa wielkich liczb, centralne twierdzenia graniczne
, centralne twierdzenia graniczne Katedra matematyki i ekonomii matematycznej 17 maja 2012, centralne twierdzenia graniczne Rodzaje zbieżności ciągów zmiennych losowych, centralne twierdzenia graniczne
Bardziej szczegółowo