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    基于Black-Scholes模型的期權(quán)定價(jià)新方法

    2011-02-08 09:39:24沈玉波張待見宋立新
    關(guān)鍵詞:實(shí)根歐式標(biāo)準(zhǔn)差

    沈玉波, 張待見, 宋立新

    (大連理工大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,遼寧大連 116024)

    0 引 言

    次貸危機(jī)的蝴蝶效應(yīng)引發(fā)全球經(jīng)濟(jì)的動蕩不堪.為了應(yīng)付金融危機(jī),全球性大規(guī)模聯(lián)手救市展開,降息成為全球救市最直接的手段.盡管金融危機(jī)最主要的原因不是金融衍生品的定價(jià)不足,但是若整個(gè)金融市場的衍生品定價(jià)提高,則會對金融危機(jī)有所緩解,特別是應(yīng)對全球金融風(fēng)暴這樣的突發(fā)高風(fēng)險(xiǎn)事件.

    為了期權(quán)賣出者將來不再因?yàn)橥话l(fā)高風(fēng)險(xiǎn)事件而破產(chǎn),用新的定價(jià)方法來提高價(jià)格是有必要采取的手段,為此本文延續(xù)Black-Scholes模型簡單易操作且結(jié)果精確的優(yōu)點(diǎn),并且考慮到金融風(fēng)險(xiǎn)分布的厚尾特性,引入H k(a)=E[(X-a)2k](k≥1)來放大高風(fēng)險(xiǎn)突發(fā)事件在定價(jià)中的作用.

    1 經(jīng)典Black-Scholes模型

    經(jīng)典Black-Scholes模型的主要假設(shè)有[1~4]

    (1)標(biāo)的資產(chǎn)的價(jià)格服從對數(shù)正態(tài)分布,μ和σ為常數(shù);

    (2)標(biāo)的資產(chǎn)允許賣空;

    (3)不存在無風(fēng)險(xiǎn)套利機(jī)會;

    (4)資產(chǎn)交易是連續(xù)的;

    (5)沒有交易費(fèi)用或稅收,所有資產(chǎn)高度可分;

    (6)資產(chǎn)在有效期內(nèi)無紅利支付;

    (7)無風(fēng)險(xiǎn)利率r為常數(shù),且對所有到期日都相同.

    在以上假設(shè)下,完備的概率空間(Ω,F(xiàn),P)上,資產(chǎn)價(jià)格St模型定義如下:

    基于資產(chǎn)價(jià)格St的歐式看漲期權(quán)定價(jià)公式如下:

    下面給出一個(gè)很重要的定理,主要用于計(jì)算過程中的測度變換.

    定理1(Girsanov Theorem)[5]在完備的概率空間(Ω,F(xiàn),P)上,假設(shè)

    在測度P下是一個(gè)鞅,W t是(Ω,F(xiàn),P)上的一個(gè)D維布朗運(yùn)動,X t是D維可測適應(yīng)過程且

    定義測度Q使得

    則對每一個(gè)固定的T∈[0,+∞),W t是(Ω,F(xiàn),Q)上一個(gè)D維布朗運(yùn)動.

    2 基于經(jīng)典Black-Scholes模型的新定價(jià)方法

    2.1 新方法的提出及證明

    下面從數(shù)學(xué)的角度來分析一下經(jīng)典的Black-Scholes模型定價(jià)公式,以歐式看漲期權(quán)為例,用X代表(ST-K)+,E[(ST-K)+]事實(shí)上就是函數(shù)

    的極小值點(diǎn).將式(4)一般化,利用

    的最小值點(diǎn)ak作為期權(quán)的定價(jià),由下凸函數(shù)的性質(zhì)可以肯定這樣的定價(jià)要比原定價(jià)高,但尚需通過股票指數(shù)DJSH(道瓊斯上海)收益率的GARCH模型隨機(jī)模擬,分別應(yīng)用兩個(gè)公式進(jìn)行定價(jià)比較.

    下面仍給市場以經(jīng)典模型的假設(shè),資產(chǎn)價(jià)格服從對數(shù)正態(tài)過程,分析H k(a)=E[(X-a)2k](k=1,2,…)的函數(shù)性態(tài),有

    (1)H(a)=E[|X-a|]時(shí),最小值點(diǎn)α是X的中位數(shù),此時(shí)尾部對α沒有影響;

    (2)H1(a)=E[(X-a)2]時(shí),最小值點(diǎn)β是EX,尾部對β產(chǎn)生影響;

    (3)H k(a)=E[(X-a)2k],a≥0,k=1,2,…時(shí),假設(shè)EX2k<+∞,由控制收斂定理[6、7]可推得H k(a)=E[(X-a)2k]關(guān)于a可導(dǎo),由

    可知H k(a)=E[(X-a)2k]在正半軸上有唯一的最小值點(diǎn)ak.換個(gè)角度來說ak為方程H′k(a)=-2kE[(X-a)2k-1]=0的實(shí)根,即E[(X-a)2k-1]=0的實(shí)根.

    由以上判斷可知:正半軸上根是唯一的,當(dāng)a<0時(shí),H′k(a)=-2kE[(X-a)2k-1]<0恒成立,所以方程無負(fù)實(shí)根.綜上H′k(a)=0有唯一的正實(shí)根ak.這樣就可以用ak作為期權(quán)的定價(jià).

    資產(chǎn)價(jià)格服從模型仍是

    這樣就可以得到其導(dǎo)數(shù)的表達(dá)式,但是比較復(fù)雜,下面具體就k=2時(shí)進(jìn)行分析.H2(a)的導(dǎo)數(shù)為三次多項(xiàng)式,由三次方程的公式解可得卡爾丹公式x3+px+q=0的解為

    從而看跌期權(quán)的定價(jià)為

    2.2 新方法下看漲-看跌期權(quán)平價(jià)關(guān)系

    對于兩個(gè)相同有效期T-t,相同敲定價(jià)格K的歐式看漲和看跌期權(quán)有平價(jià)公式

    新定價(jià)的歐式看漲-看跌期權(quán)平價(jià)關(guān)系為

    3 隨機(jī)模擬

    對于定價(jià)新公式,可以選擇不同的k,隨著k的增大,突發(fā)事件的放大作用也增大,這正是所想要的結(jié)果.本文以k=2為例,采用隨機(jī)模擬的方法[8],以兩年期的DJSH指數(shù)的歐式看漲期權(quán)為例,分別使用Black-Scholes公式和基于Black-Scholes模型的新定價(jià)公式為它定價(jià)并進(jìn)行比較.

    GARCH模型一定程度地反映現(xiàn)實(shí)市場的不完備性,并且運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)軟件Eviews可以很方便地得到,因此采用DJSH(2006~2009)的數(shù)據(jù),用GARCH(1,1)模型對DJSH指數(shù)的對數(shù)日收益率建模.用估計(jì)好的對數(shù)日收益率的GARCH(1,1)模型模擬出DJSH指數(shù)的1 000個(gè)日價(jià)格,然后對基于該指數(shù)的兩年期歐式看漲期權(quán)進(jìn)行定價(jià).

    設(shè)定常用的無風(fēng)險(xiǎn)年收益率r=0.05,T=720 d,即2 a,選擇兩個(gè)執(zhí)行價(jià)格K1=276.00,K2=278.00,分別用式(5)和經(jīng)典Black-Scholes模型進(jìn)行定價(jià),計(jì)算得到定價(jià)的平均價(jià)格和價(jià)格的標(biāo)準(zhǔn)差,為了明確比較,列成表1.

    表1 定價(jià)的平均價(jià)格和價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)差Tab.1 Mean price and its standard deviation of option pricing

    從表1中可以看出,新公式下期權(quán)平均定價(jià)有所提高,而且標(biāo)準(zhǔn)差減少了很多,這正是期望得到的.

    4 結(jié) 語

    本文對Black-Scholes定價(jià)公式進(jìn)行了推廣得到了新定價(jià)公式.實(shí)例模擬表明:新的期權(quán)定價(jià)公式放大了突發(fā)高風(fēng)險(xiǎn)事件的作用,有效提高了定價(jià),并且這種定價(jià)沒有因?yàn)楦唢L(fēng)險(xiǎn)突發(fā)事件增大定價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)差,從而降低了風(fēng)險(xiǎn).

    從公式的得出過程來看,新定價(jià)公式不僅適用于基于股票的期權(quán)定價(jià),且由于金融衍生品定價(jià)的前提和市場環(huán)境都是相似的,可以將新方法推廣應(yīng)用于各種金融衍生產(chǎn)品.

    [1]朱浩民.衍生性金融商品[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,2005

    [2]姜禮尚.金融衍生產(chǎn)品定價(jià)的數(shù)學(xué)模型與案例分析[M].北京:高等教育出版社,2004

    [3]HULL J C,ZAGRODNY D.Option,F(xiàn)utures,and Other Derivatives[M].5th ed.Beijing:Huaxia Publishing House,2000

    [4]BHLMANN H.Mathematical Methods in Risk Theory[M].New York:Springer,1970

    [5]胡必錦,朱自清.鞅分析及其應(yīng)用[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,1988

    [6]程士宏.測度論與概率論基礎(chǔ)[M].北京:北京大學(xué)出版社,2006

    [7]汪嘉岡.現(xiàn)代概率論基礎(chǔ)[M].上海:復(fù)旦大學(xué)出版社,1988

    [8]鄧留寶,劉柏年,楊桂元.Matlab與金融模型分析[M].合肥:合肥工業(yè)大學(xué)出版社,2007

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