Wiener-prosessi: Tarkastellaan seuraavanlaista stokastista prosessia

Samankaltaiset tiedostot
ln S(k) = ln S(0) + w(i) E[ln S(k)] = ln S(0) + vk V ar[ln S(k)] = kσ 2

= X s + IE[X t X s ] = 0, s ja sitä, että ehdollinen odotusarvo on tavallinen odotusarvo silloin, kun satunnaismuuttuja

Oletetaan, että virhetermit eivät korreloi toistensa eikä faktorin f kanssa. Toisin sanoen

V ar(m n ) = V ar(x i ).

x 4 e 2x dx Γ(r) = x r 1 e x dx (1)

Nyt ensimmäisenä periodina (ei makseta kuponkia) odotettu arvo on: 1 (qv (1, 1) + (1 q)v (0, 1)) V (s, T ) = C + F

Mat Investointiteoria - Kotitehtävät

Ito-prosessit. Määritelmä Geometrinen Brownin liike Keskiarvoon palautuvat prosessit Iton lemma. S ysteemianalyysin. Laboratorio

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 5. viikolle /

1 Sovelluksia. Sovelluksia 1

13. Ratkaisu. Kirjoitetaan tehtävän DY hieman eri muodossa: = 1 + y x + ( y ) 2 (y )

Johdannaisanalyysi. Contingent Claims Analysis Juha Leino S ysteemianalyysin. Laboratorio

Black-Scholes-optiohinnoittelumalli

Projektin arvon määritys

Mat Investointiteoria Laskuharjoitus 3/2008, Ratkaisut

Ratkaisu: a) Koroton takaisinmaksuaika on 9000 = 7,5 vuotta b) Kun vuosituotot pysyvät vakiona, korollinen takaisinmaksuaika määräytyy

Mat Dynaaminen optimointi, mallivastaukset, kierros 5

klo Selvitä vakuutustekniseen vastuuvelkaan liittyvät riskit ja niiltä suojautuminen.

x n e x dx = n( e x ) nx n 1 ( e x ) = x n e x + ni n 1 x 4 e x dx = x 4 e x +4( x 3 e x +3( x 2 e x +2( xe x e x ))) = e x

Projektin arvon aleneminen

Koska ovat negatiiviset. Keskihajontoja ei pystytä laskemaan mutta pätee ¾.

Mat Investointiteoria Laskuharjoitus 1/2008, Ratkaisu Yleistä: Laskarit tiistaisin klo luokassa U352.

OPTIMAALINEN INVESTOINTIPÄÄTÖS

Talousmatematiikan perusteet: Luento 17. Integraalin sovelluksia kassavirta-analyysissa Integraalin sovelluksia todennäköisyyslaskennassa

8. Muita stokastisia malleja 8.1 Epölineaariset mallit ARCH ja GARCH

3 = Lisäksi z(4, 9) = = 21, joten kysytty lineaarinen approksimaatio on. L(x,y) =

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Rahoitusriskit ja johdannaiset Matti Estola. luento 10 Binomipuut ja optioiden hinnoittelu

Investointimahdollisuudet ja niiden ajoitus

Arvo (engl. value) = varmaan attribuutin tulemaan liittyvä arvo. Päätöksentekijä on riskipakoinen, jos hyötyfunktio on konkaavi. a(x) = U (x) U (x)

MS-A0107 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (CHEM)

Matematiikan tukikurssi

Black ja Scholes ilman Gaussia

Matematiikan tukikurssi

Rahoitusriskit ja johdannaiset Matti Estola. luento 8 Optioiden hinnoittelusta

Diskonttaus. Diskonttaus. Ratkaistaan yhtälöstä (2) K 0,jolloin Virallinen diskonttauskaava. = K t. 1 + it. (3) missä

JAKSO 2 KANTA JA KOORDINAATIT

Miten osoitetaan joukot samoiksi?

12. Korkojohdannaiset

Osittaisdifferentiaaliyhtälöt

MS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Tehtävä 2. Osoita, että seuraavat luvut ovat algebrallisia etsimällä jokin kokonaislukukertoiminen yhtälö jonka ne toteuttavat.

Harjoitus Tarkastellaan luentojen Esimerkin mukaista työttömyysmallinnusta. Merkitään. p(t) = hintaindeksi, π(t) = odotettu inflaatio,

Lisää satunnaisuutta ja mahdollisuus keskeyttää projekti

laskuperustekorkoisia ja ns. riskihenkivakuutuksia), yksilöllisiä eläkevakuutuksia, kapitalisaatiosopimuksia sekä sairauskuluvakuutuksia.

y + 4y = 0 (1) λ = 0

Matematiikan ja tilastotieteen laitos Reaalianalyysi I Harjoitus Malliratkaisut (Sauli Lindberg)

IV. TASAINEN SUPPENEMINEN. f(x) = lim. jokaista ε > 0 ja x A kohti n ε,x N s.e. n n

Black Scholes-hinnoittelumallin robustisuus ja tyylitellyt tosiseikat

Antti Rasila. Kevät Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto. Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A0204 Kevät / 16

2 exp( 2u), kun u > 0 f U (u) = v = 3 + u 3v + uv = u. f V (v) dv = f U (u) du du f V (v) = f U (u) dv = f U (h(v)) h (v) = f U 1 v (1 v) 2

Päätöspuut pitkän aikavälin investointilaskelmissa

OPTIOT Vipua ja suojausta - mutta mitä se maksaa? Remburssi Investment Group

Talousmatematiikan perusteet

HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Todennäköisyyslaskenta IIa, syksy 2018 Harjoitus 3 Ratkaisuehdotuksia.

r = r f + r M r f (Todistus kirjassa sivulla 177 tai luennon 6 kalvoissa sivulla 6.) yhtälöön saadaan ns. CAPM:n hinnoittelun peruskaava Q P

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A. Moniulotteiset jakaumat. Avainsanat:

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

13. Taylorin polynomi; funktioiden approksimoinnista. Muodosta viidennen asteen Taylorin polynomi kehityskeskuksena origo funktiolle

MS-A0107 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (CHEM)

Derivaatat lasketaan komponenteittain, esimerkiksi E 1 E 2

Funktiojonot ja funktiotermiset sarjat Funktiojono ja funktioterminen sarja Pisteittäinen ja tasainen suppeneminen

r1 2 (1 0,02) 1 0, (1 0, 0125) A250A0100 Finanssi-investoinnit 6. harjoitukset Futuuri, termiinit ja swapit

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Tentti ja välikokeiden uusinta

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta. Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio

6. Toisen ja korkeamman kertaluvun lineaariset

Mat Investointiteoria Laskuharjoitus 4/2008, Ratkaisut

Luku 4. Derivoituvien funktioiden ominaisuuksia.

Funktion raja-arvo ja jatkuvuus Reaali- ja kompleksifunktiot

BM20A5800 Funktiot, lineaarialgebra ja vektorit Harjoitus 4, Syksy 2016

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Option deltan laskeminen diskreetin Malliavin-laskennan avulla

Numeeriset menetelmät

Insinöörimatematiikka D

MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 3: Vektorikentät

Sekalaiset tehtävät, 11. syyskuuta 2005, sivu 1 / 13. Tehtäviä

Matematiikan tukikurssi

, tuottoprosentti r = X 1 X 0

min x x2 2 x 1 + x 2 1 = 0 (1) 2x1 1, h = f = 4x 2 2x1 + v = 0 4x 2 + v = 0 min x x3 2 x1 = ± v/3 = ±a x 2 = ± v/3 = ±a, a > 0 0 6x 2

Valintahetket ja pysäytetyt martingaalit

2 Funktion derivaatta

Tilastollinen päättömyys, kevät 2017 Harjoitus 6B

2. kl:n DY:t. Lause. Yleisesti yhtälöllä ẍ = f(ẋ, x, t) on (sopivin oletuksin) aina olemassa 1-käs. ratkaisu. (ẋ dx/dt, ẍ d 2 x/dt 2.

Optiot 1. Tervetuloa webinaariin!

0 kun x < 0, 1/3 kun 0 x < 1/4, 7/11 kun 1/4 x < 6/7, 1 kun x 1, 1 kun x 6/7,

Investointimahdollisuudet ja investoinnin ajoittaminen

Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus

MATEMATIIKAN PERUSKURSSI I Harjoitustehtäviä syksy Millä reaaliluvun x arvoilla. 3 4 x 2,

1 Rajoittamaton optimointi

l 1 2l + 1, c) 100 l=0

Insinöörimatematiikka D

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

4. Differentiaaliyhtälöryhmät 4.1. Ryhmän palauttaminen yhteen yhtälöön

MS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 1: Parametrisoidut käyrät ja kaarenpituus

DI matematiikan opettajaksi: Täydennyskurssi, kevät 2010 Luentorunkoa ja harjoituksia viikolle 13: ti klo 13:00-15:30 ja to 1.4.

Kvanttifysiikan perusteet 2017

1. Jatketaan luentojen esimerkkiä 8.3. Oletetaan kuten esimerkissä X Y Bin(Y, θ) Y Poi(λ) λ y. f X (x) (λθ)x

Transkriptio:

Wiener-prosessi: Tarkastellaan seuraavanlaista stokastista prosessia { z(t k+1 ) = z(t k ) + ɛ(t k ) t t k+1 = t k + t, k = 0,..., N, missä ɛ(t i ), ɛ(t j ), i j ovat toisistaan riippumattomia siten, että E[ɛ(t i )] = 0 ja V ar[ɛ(t i )] = 1. Tällöin k 1 z(t k ) z(t j ) = ɛ(t i ) t Kun t 0, tästä saadaan Wienerin prosessi eli Brownin liike. Yleistetty Wienerin prosessi: i=j dx(t) = adt + bdz, missä x(t) satunnaismuuttuja, a ja b vakioita ja z Wienerin prosessi. Integroimalla saadaan Itô-prosessi: x(t) = x(0) + at + bz(t) dx(t) = a(x, t)dt + b(x, t)dz, missä x(t) satunnaismuuttuja, z Wienerin prosessi ja a(x, t) ja b(x, t) integroituvia funktioita. Itôn lemma: Jos x(t) on Itô-prosessi ja y(t) = F (x, t) stokastinen prosessi niin (todistus esim. Luenbergin s.31) ( F dy(t) = x a + F t + 1 ) F x b dt + F x bdz Kohde-etuuden hinta S noudattaa geometrista Brownin liikettä ds = µsdt + σsdz Black-Scholes yhtälö: f t + f S rs + 1 f S σ S = rf, missä S on kohde-etuuden hinta, f(s, t) on kohde-etuuden perusteella määritellyn johdannaisen arvo hetkellä t ja kohde-etuuden arvolla S, r on riskitön korko ja σ volatiliteetti. Yleisesti Black-Scholes-yhtälöä ei voida ratkaista suljetussa muodossa.

Eurooppalaisen osto-option tapauksessa Black-Scholes-yhtälö voidaan ratkaista analyyttisesti. Olkoon eurooppalaisen osto-option toteutushinta K ja päättymispäivä T. Jos kohde-etuudesta ei makseta osinkoa ajalla [0, T ] ja riskitön korko on r niin osto-option arvo on C(S, t) = SN(d 1 ) Ke r(t t) N(d ), missä d = ln[ S K N(x) = 1 π x d 1 = ln[ S K e y / dy σ ] + (r + σ T t σ ] + (r σ = d 1 σ T t, T t (Myyntioptiolle pätee P (S, t) = Ke r(t t) N( d ) SN( d 1 )) Johdannaisen delta kuvaa sen arvon herkkyyttä kohde-etuuden hinnan muutoksille: = f(s, t) S f(s, t) S f(s, t) ( S) Esim. C(S, t) = SN(d 1 ) Ke r(t t) N(d ) = C(S, t) S = N(d 1 )

1. (L13.3) Investointipankkien meklarit käyttävät Black-Scholes-kaavaa käänteisesti laskemalla toisten meklarien volatiliteettiestimaatteja optioiden hinnoista (nk. implisiittinen volatiliteetti). Oletetaan, että eurooppalainen osto-optio kohdistuu osakkeeseen, joka ei maksa osinkoja ja jonka toteutushinta on 35 euroa, preemio.15 euroa ja päättymispäivä 7 viikon päästä. Riskitön korkokanta on 7% ja osakkeen kurssi on 36.1 euroa. Mikä on osakkeen implisiittinen volatiliteetti? Ratkaisu: Ideana on siis hakea sellainen volatiliteetti σ, että eurooppalaisen osto-option Black-Scholes-kaava antaa tulokseksi C =.15. Tässä tapauksessa Black-Scholes-kaava on seuraavanlainen: C(S, t) = SN(d 1 ) Ke r(t t) N(d ) missä parametreilla on arvot d = ln[ S K d 1 = ln[ S K σ ] + (r + σ T t σ ] + (r σ = d 1 σ T t, T t K = 35 T = 7 5 = 0.1346 t = 0 (nykyhetki) r vuosi = 7% S = 36.1 Volatiliteetin σ arvo voidaan etsiä esim. Excelin Goal Seek-toiminnolla (Tools->Goal Seek) asettamalla vaatimus C =.15. Saadaan tulokseksi σ = 5.10% d 1 = 0.4905 d = 0.3984 C =.1500

. (L13.4) N(d):n Taylor-kehitelmän ensimmäisen asteen termi on 1 + d sπ. Johda tätä käyttäen eurooppalaisen osto-option arvo, kun osakkeen kurssi on option toteutushinnan nykyarvossa, s.o. S = Ke rt. Näytä erityisesti, että C 0.4Sσ T. Osoita myös, että 1 + 0.σ T. Oletetaan, että osakkeen kurssi on 6 euroa ja vuotuinen volatiliteetti 0%. Riskitön korkokanta on 10%. Määritä edellä mainittuja approksimaatioita käyttäen sellaisen 5 kuukauden eurooppalaisen osto-option arvo, jonka toteutushinta on 60 euroa. Ratkaisu: Tiedetään, että standardisoidun normaalijakauman kertymäfunktion ensimmäisen asteen approksimaatio on N(d) 1 + d π Jälleen eurooppalaisen osto-option Black-Scholes kaava on C(S, t) = SN(d 1 ) Ke r(t t) N(d ) d = ln[ S K Sijoitetaan tähän N(d):n approksimaatio d 1 = ln[ S K σ ] + (r + σ T t σ ] + (r σ = d 1 σ T t. T t ( 1 C(S, t) = S + d ) ( 1 1 Ke r(t t) π + d ) π Oletetaan, että t = 0 eli ollaan nykyhetkessä. Tiedetään lisäksi, että S = Ke rt K = Se rt joten saadaan ( 1 C(S, t) = S + d ) ( 1 1 S π + d ) ( ) ( d1 d σ ) T = S = S π π π Koska 1 π 0.4 saadaan C(S, t) 0.4Sσ T

Lasketaan seuraavaksi deltan approksimaatio = N(d 1 ). Soveltamalla tähän N(d):n approksimaatiota ja S:n alkuarvoa saadaan 1 + d 1 π = 1 Ke rt ln[ K + σ ] + (r + )T σt π = 1 + rt + rt + σ T σt π = 1 + σ T π 1 + 0.σ T Nyt lasketaan approksimaatio 5kk osto-option arvolle. Parametrit ovat: S = 6 σ = 0% r vuosi = 10% T = 5 1 = 0.4167 K = 60 Nyt ensimmäistä approksimaatiota ei voi käyttää, koska osakkeen kurssi ei ole option toteutushinnan nykyarvossa eli S Ke rt S alku = Ke rt = 60e 0.10 5 1 57.551 6 = S Ideana on nyt hyödyntää :n määritelmää, mikä on option hinnan muutos osakkeen hinnan suhteen. Option arvo muussa kuin toteutushinnan nykyarvossa voidaan siis arvioida :aa hyväksi käyttäen. Option arvo toteutushinnan nykyarvossa, kun osakkeen muut parametrit ennallaan Option arvo S:ssä saadaan seuraavasti C(S alku ) 0.4S alku σ T =.97 C(S) C(S alku ) + C(S alku ) = C(S alku ) + (S S alku ) 1 + 0.σ T = 0.56 C(S) = 5.311

3. (L13.6) Osoita, että delta, gamma Γ ja theta Θ ovat yhteydessä toisiinsa yhtälön Θ + rs + 1 σ S Γ = rp mukaisesti, missä P = P (S) on johdannaisen hinta. Ratkaisu: Black-Scholes-yhtälö: f t + f S rs + 1 Deltan, gamman Γ ja thetan Θ määritelmät ovat = f S Γ = f S f S σ S = rf Θ = f t Sijoittamalla nämä suoraan Black-Scholes-yhtälöön ja asettamalla f = P saadaan Θ + rs + 1 σ S Γ = rp (m.o.t.)

4. (L13.11) Maksa-myöhemmin-optiot ovat optioita, joiden preemiota ei tarvitse maksaa optiota ostettaessa. Päättymispäivänä option haltijan täytyy toteuttaa optio, jos sen tuotto on positiivinen, jolloin preemio maksetaan saadusta erotuksesta S K. Muussa tapauksessa optiota ei toteuteta, eikä preemiota makseta. Yhtiön YYY osakkeen kurssi on 1 euroa ja se noudattaa geometristä Brownin liikettä. Sen vuosittainen odotettu tuotto on 15% ja volatiliteetti 0%. Riskitön korkokanta on 10%. a) Määritä binomihilalla sellaisen YYY:n osakkeeseen kohdistuvan eurooppalaisen osto-option arvo, jonka päättymispäivä on 10 kuukauden päästä ja toteutushinta on 14 euroa. Perusperiodin pituus on kuukausi. b) Määritä samalla tavalla vastaavan maksa-myöhemmin-option preemio. c) Vertaa a)- ja b)-kohdan tuloksia. Muuttuuko option arvo? Jos muuttuu, niin miksi? Minkälaisessa tilanteessa omistaisit mieluummin tavallisen option ja milloin maksa-myöhemmin-option? Ratkaisu: Maksa-myhemmin optiot ovat siis optioita, joista saatavasta tuotosta vähennetään preemio p, mutta vain silloin jos alkuperäinen tuotto on positiivinen. Preemio valitaan siten, että option arvoksi tulee täsmälleen 0. Jos p on suurempi kuin jossain lopputilassa saatava tuotto, on maksa-myöhemmin optio tappiollinen. Parametrit tehtävänannosta: S = 1 µ = 15% σ = 0% r vuosi = 10% r kk = 0.83% dt = 1 = 0.0833(perusperiodin pituus) 1 Muodostetaan osakkeen hinnan kehitystä kuvaava hila. Odotettu tuottoa ei tarvita, koska ei-arbitraasiperiaatteen mukaisesti hilan ylöspäinsiirtymistodennäköisyys määräytyy muista parametreista! Näin saadaan osakkeen hinnan hilaksi: u = e σ t = 1.0594 d = e σ t = 0.9439 q = R d u d = 56% 0 1 3 4 5 6 7 8 9 10 1.00 1.71 13.47 14.7 15.1 16.0 16.97 17.98 19.04 0.18 1.38 11.33 1.00 1.71 13.47 14.7 15.1 16.0 16.97 17.98 19.04 10.69 11.33 1.00 1.71 13.47 14.7 15.1 16.0 16.97 10.09 10.69 11.33 1.00 1.71 13.47 14.7 15.1 9.53 10.09 10.69 11.33 1.00 1.71 13.47 8.99 9.53 10.09 10.69 11.33 1.00 8.49 8.99 9.53 10.09 10.69 8.01 8.49 8.99 9.53 7.56 8.01 8.49 7.14 7.56 6.74

a) Eurooppalaisen osto-option arvo: Lasketaan eurooppalaisen osto-option arvo kuten aiemmin: Viimeisessä periodissa (eli, kun tehdään valinta toteutuksesta): C T = max{s T K, 0} Muut kuin viimeinen periodi: C = 1 R (qc u + (1 q)c d ) Toteutushinta K = 14 Tavallisen eurooppalaisen osto-option arvoksi saadaan: 0 1 3 4 5 6 7 8 9 10 0.53 0.76 1.08 1.49.0.67 3.44 4.3 5.8 6.9 7.38 0.5 0.38 0.57 0.85 1.3 1.75.40 3.0 4.09 5.04 0.09 0.15 0.4 0.38 0.61 0.95 1.45.13.97 0.0 0.03 0.06 0.10 0.19 0.34 0.6 1.1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 b) Maksa-myöhemmin-optio: Viimeisessä periodissa: C T = C T = { S T K p, S T K > 0 0, S T K 0 Muut kuin viimeinen periodi: C = 1 R (qc u + (1 q)c d ) Etsitään sellainen preemio p, että option arvoksi tulee 0. Koska optiosta ei nyt makseta mitään, sen arvon täytyy olla 0! Preemioksi saadaan esim. excelin Goal Seekin avulla p =.04 ja hila on: 0 1 3 4 5 6 7 8 9 10 0.00 0.04 0.13 0.9 0.55 0.95 1.54.33 3.7 4.7 5.33-0.05-0.06-0.06-0.04 0.04 0.3 0.59 1.19.07 3.00-0.04-0.07-0.10-0.14-0.19-0. -0.17 0.11 0.93-0.01-0.03-0.05-0.09-0.16-0.8-0.51-0.9 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

c) Preemion käsite on eri tavallisissa ja maksa-myöhemmin optioissa. Option arvo (alussa maksettava preemio) muuttuu, koska maksa-myöhemmin optiossa vaaditaan option arvon olevan 0. Maksa-myöhemmin option preemio on suurempi kuin tavallisen option, koska 1) preemio maksetaan myöhemmin ei sido pääomaa (diskonttaus) ) preemiota ei makseta, jos optiosta ei saada voittoa (S K 0)