Strategie zabezpieczaj ce



Podobne dokumenty
Modele z czasem dyskretnym

Rozdziaª 9: Wycena opcji

Wstęp do analitycznych i numerycznych metod wyceny opcji

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

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

Stochastyczne równania różniczkowe, model Blacka-Scholesa

3. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

Wycena papierów wartościowych - instrumenty pochodne

Ogólnopolska Konferencja Naukowa Zagadnienia Aktuarialne - Teoria i praktyka Warszawa, 9 11 czerwca 2008

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

Liniowe równania ró»niczkowe n tego rz du o staªych wspóªczynnikach

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Matematyka finansowa i ubezpieczeniowa - 8 Wycena papierów wartościowych

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

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

Matematyka finansowa w pakiecie Matlab

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

Zadanie 1. Zadanie 2. Zadanie 3

Ćwiczenia do wykładu Zarządzanie portfelem inwestycyjnym. Opcje Strategie opcyjne

Czy opcje walutowe mogą być toksyczne?

Zastosowania matematyki

Podstawy In»ynierii Finansowej. Lista 5

EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

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

5. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

Zastosowania matematyki

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

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

R NKI K I F I F N N NSOW OPCJE

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

Modelowanie ryzyka kredytowego Zadania 1.

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

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

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

INSTRUMENTY POCHODNE OPCJE EUROPEJSKIE OPCJE AMERYKAŃSKIE OPCJE EGZOTYCZNE

Projekt dyplomowy in»ynierski

Zadanie 1. Zadanie 2. Zadanie 3. Zadanie 4

Matematyka finansowa r.

Ekstremalnie fajne równania

Metody redukcji wariancji

Elementy geometrii w przestrzeni R 3

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

Wykład 10. Ceny na rynkach terminowych (1)

Metody dowodzenia twierdze«

Czy funkcja zadana wzorem f(x) = ex e x. 1 + e. = lim. e x + e x lim. lim. 2 dla x = 1 f(x) dla x (0, 1) e e 1 dla x = 1

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Ekstrema funkcji wielu zmiennych, twierdzenia o funkcji odwrotnej i funkcji uwikªanej

Przekroje Dedekinda 1

Interpolacja funkcjami sklejanymi

X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne)

1 Granice funkcji wielu zmiennych.

Strategie inwestowania w opcje. Filip Duszczyk Dział Rynku Terminowego

Opcje. Dr hab Renata Karkowska; Wydział Zarządzania UW

Matematyka dyskretna dla informatyków

Matematyka finansowa w pakiecie Matlab

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

Procesy stochastyczne 2.

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Wzory matematyka finansowa

Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI Zastosowanie eliptycznych równa«ró»niczkowych

Zastosowania matematyki

Modelowanie ryzyka kredytowego: MODEL BLACK-COX A

Opcje walutowe. Strategie inwestycyjne i zabezpieczające

Opcje giełdowe i zabezpieczenie inwestycji. Filip Duszczyk Dział Rynku Terminowego

Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE

Wycena equity derivatives notowanych na GPW w obliczu wysokiego ryzyka dywidendy

Szkice rozwi za«zada«z egzaminu 1

Liczby zespolone Pochodna Caªka nieoznaczona i oznaczona Podstawowe wielko±ci zyczne. Repetytorium z matematyki

INWESTYCJE Instrumenty finansowe, ryzyko SPIS TREŚCI

Matematyka dyskretna dla informatyków

Współczynniki Greckie

Rozkªady i warto± oczekiwana

ZADANIA. Maciej Zakarczemny

Kierunek studiów: Finanse i Rachunkowość Specjalność: Inżynieria finansowa

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Opcje koszykowe a lokaty strukturyzowane - wycena

Wst p do matematyki nansów i ubezpiecze«

czyli: Rynek nansowy znajduje si w równowadze popyt na pieni dz równy jest poda»y pieni dza (L = M).

Funkcje wielu zmiennych

OPCJE MIESIĘCZNE NA INDEKS WIG20

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

Liniowe zadania najmniejszych kwadratów

Rynkowa wycena egzotycznych instrumentów pochodnych kursów walutowych { opcje barierowe

Modelowanie ryzyka kredytowego MODELOWANIE ZA POMOCA HAZARDU cz. II: CDS y - swapy kredytowe

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0

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

Legalna ±ci ga z RRI 2015/2016

Modele wielorównaniowe. Problem identykacji

AM II /2019 (gr. 2 i 3) zadania przygotowawcze do I kolokwium

Analiza instrumentów pochodnych

Europejska opcja kupna akcji calloption

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

Zbiory i odwzorowania

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Informacje pomocnicze

Metoda tablic semantycznych. 1 Metoda tablic semantycznych

Kontrakty terminowe na GPW

Programowanie wspóªbie»ne

Opcje giełdowe. Wprowadzenie teoretyczne oraz zasady obrotu

Stochastyczne równania różniczkowe, studia II stopnia

Transkrypt:

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 miesi cach T = 3/12 wyznacza zmienna losowa S T, która przyjmuje dwie warto±ci: S d = 18 i S u = 22 Zatem przewidujemy,»e albo nast pi wzrost ceny o 5% albo nastapi spadek ceny o 15% z pewnym prawdopodobie«stwem Zakªadamy,»e na ten okres roczna stopa procentowa (kredytu i depozytu) dla kapitalizacji ci gªej r = 12% Opcja call to instrument nansowy, który pozwala jego nabywcy kupi akcj za okre±lon cen np K = 21, zwan cen wykonania Zazwyczaj dochodzi do rozliczenia opcji Wystawca opcji musi nabywcy opcji wypªaci kwot o prolu wypªaty dla opcji call równym { ST K = 22 21 = 1 o ile S (S T K) + = u = 22 0 o ile S d = 18 W ogólno±ci rozwa»a si wypªat losow { fu o ile S f = u f d o ile S d

Miara martyngaªowa i wycena opcji call Wiadomo,»e cena europejskiej opcji call jest równa Dla losowego instrumentu f C = E Q [(S T K) + ] e rt C(f ) = E Q [f ] e rt Miara Q jest miar martyngaªow jednoznacznie wyznaczon z równa«{ E Q [S T ] = 22q e rt 1 e 0,12 3/12 + 18q 2 e 0,12 3/12 = 21 = S 0, (1) q 1 + q 2 = 1 St d q 1 = 0, 9099 za± q 2 = 0, 0901 za± cena opcji call C = 0, 881

dla opcji binarnych Wystawca opcji call (czy ogólnie losowego instrumentu o prolu wypªaty f ) dostaje zatem kwot C = 0, 883 (C(f)) + mar»a Kwota C musi wystarczy do zabezpieczenia jego pozycji Wystawca opcji MUSI kupi akcji = f u f d S u S d = 1 4 Potrzebuje zatem 21 = 525 Poniewa» otrzymaª C = 0, 881 na rynku pieni»nym po»ycza 525 0, 881 = 4, 367 Jego portfel skªada si z: 1 short call, long akcji i po»yczki 4, 367 Zauwa»my,»e warto± portfela 1 short call, long akcji po trzech miesi cach jest staªa i równa kwocie nale»no±ci wymagalnej przez po»yczkodawc 4, 367 e 0,12 3/12 = 4, 5 gdy» f u + S u = f d + S d = 4, 5 Pieni dze te ±ci gamy z rynku akcji i oddajemy Zrobili±my doskonaªe zabezpieczenie

Model Blacka Scholesa Denicja Rozwa»amy rynek akcji, gdzie cena akcji o warto±ci pocz tkowej S 0 opisana jest równaniem ds t = S t (µdt + σdw t ), t [0, T ] Ponadto warto± pieni dza ro±nie wg rocznej stopy procentowej dla kapitalizacji ci gªej r staªej w okresi [0, T ] Potrzeba znale¹ miar martyngaªow Q wg której zdyskontowany proces cen jest martyngaªem Mo»na pokaza,»e miara dq dp = exp( r µ σ W T 1 ( ) 2 r µ T ) 2 σ jest probabilistyczna i równowa»na mierze P Proces jest Q procesem Wienera W t = W t r µ σ t

Wycena opcji w modelu Blacka Scholesa Korzystaj c z formuªy ITO zdyskontowany proces cen S t speªnia równanie ds t = σs d dw t, czyli jest Q-martyngaªem = S t /e r t Twierdzenie Niech f (S T ) b dzie opcj tak,»e E Q [f (S T )] 2 < Wówczas warto± opcji w chwili t jest równa C t = F (t, S t ), gdzie F (t, x) = e r(t t) E Q [f (xe r(t t) e σξ T t σ 2 (T t)/2 )], za± ξ N(0, 1) W szczególno±ci C 0 = e rt E Q f (S T ) Ponadto dynamika zdyskontowanego procesu C t = C t /e rt dana jest równaniem dc t = F (t, S t ) ds t (2) x czyli C t jest martyngaªem

Hedging w modelu Blacka Scholesa Poniewa» dc t = F (t, S t ) ds t x zatem aby zabezpieczy swoje pozycje nale»y stosowa strategie (t, S t ) = F (t, S t ), x czyli je±li oznaczymy S 0 = x za± proces cen St x, to w chwili zero = x e rt E Q [f (S x T )]

Hedging w modelu ogólnym Zaªózmy,»e cena akcji opisana jest równaniem wzgl miary martyngaªowej Q dx t = a(x t )dt + b(x t )dw t funkcje a, b : R R odpowiednio regularne Warto± poczatkowa X 0 = x Rozwi zanie b dziemy oznacza przez Xt x Dla prostoty zakªadamy,»e r = 0 Jak ju» zauwa»yli±my strategia zabezpieczaj ca wymaga od wystawcy opcji g(x x T ) kupienia akcji, gdzie = x E Q [g(x x T ) F { ] Problem polega na tym,»e procedury numeryczne s niestabilne je±li 1 ɛn N (g(x x+ɛ j,t j=1 gdzie parametr j oznacza niezale»ne kopie g(x x j,t )),

Narz dzia potrzebne do rozwi zania problemu Izonormalny proces Wienera Proces Wienera w przestrzeń Hilberta Rachunek Malliavin Całka stochastyczna Ito wzgl uogólnionego procesu Wienera + całka Bochnera

DZI KUJE ZA UWAG