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    常參數(shù)下二選期權(quán)的定價(jià)*

    2018-05-17 08:27:29李藝卓劉麗霞
    關(guān)鍵詞:正態(tài)分布對數(shù)期權(quán)

    李藝卓,劉麗霞

    (河北師范大學(xué)數(shù)學(xué)信息科學(xué)學(xué)院,河北 石家莊 050024)

    在全球金融市場中,存在著大量的金融衍生產(chǎn)品,隨之產(chǎn)生的就是風(fēng)險(xiǎn).要有效地管控風(fēng)險(xiǎn),就需要對衍生產(chǎn)品進(jìn)行合理地定價(jià).期權(quán)[1]是一種最常見的金融衍生品,期權(quán)定價(jià)問題是金融數(shù)學(xué)研究的核心問題之一,許多學(xué)者給出了不同期權(quán)的定價(jià)公式[2-7].隨著金融理論的發(fā)展,人們在標(biāo)準(zhǔn)期權(quán)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)出許多新型期權(quán),二選期權(quán)就是其中的一種.二選期權(quán)分為二選較優(yōu)看漲期權(quán)和二選較差看漲期權(quán).利用二選較優(yōu)看漲期權(quán),可以在某2種市場中獲得業(yè)績表現(xiàn)較優(yōu)者的風(fēng)險(xiǎn)收益,利用二選較差看漲期權(quán),可以在同一市場上的某2種資產(chǎn)類型的對比中獲得業(yè)績較低者的風(fēng)險(xiǎn)收益.Zhang Peter G[8]研究了基于收益率對數(shù)二選期權(quán)定價(jià).筆者擬研究常參數(shù)下基于收益率對數(shù)的二選較優(yōu)看漲期權(quán)和二選較差看漲期權(quán)的定價(jià)問題,并將得到的解析定價(jià)公式與文獻(xiàn)[8]中的二選期權(quán)解析定價(jià)公式作比較.

    1 預(yù)備知識

    定義1[9]設(shè)(Ω,F,{Ft},P)是一個帶域流{Ft}的概率空間,布朗運(yùn)動Z(t)是滿足下列條件的高斯過程:(1)正態(tài)增量性.Z(t)-Z(s)~N(0,t-s)(t>s).(2)獨(dú)立增量性.Z(t)-Z(s)與{Z(u)| 0 ≤u≤s}相互獨(dú)立,t>s.(3)連續(xù)增量性.Z(t)(t≥0)是關(guān)于t的連續(xù)函數(shù).

    引理1[9](Ito引理) 令X(t)對于0 ≤t≤s滿足dX(t)=μ(t)dt+σ(t)dZ(t),若f(x)是關(guān)于x的二階連續(xù)可微函數(shù),則函數(shù)Y(t)(Y(t)=f(X(t)))的隨機(jī)微分存在,且有

    其積分形式為

    基于Black-Scholes期權(quán)定價(jià)模型,在風(fēng)險(xiǎn)測度P下,假設(shè)2種股票的價(jià)格分別為S1和S2,并且服從隨機(jī)微分方程

    其中:Zi(t)(i=1,2)是風(fēng)險(xiǎn)測度P下具有相關(guān)系數(shù)ρ的標(biāo)準(zhǔn)Brownian運(yùn)動;μi和σi分別是股票價(jià)格的期望收益率和波動率.由引理1,

    那么在P*下,Si(t)滿足隨機(jī)微分方程

    由引理1,

    (1)

    其中Wi(τ)=Wi(T)-Wi(t).

    定理1在文獻(xiàn)[8]中,使用無風(fēng)險(xiǎn)利率r折現(xiàn),設(shè)x,y滿足(1)式,則在到期日為T、執(zhí)行收益率分別為K1,K2的常參數(shù)下,二選較優(yōu)看漲期權(quán)在當(dāng)前時刻t的價(jià)格為

    (2)

    其中:N(a,b,ρ)是二元標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積函數(shù);

    定理2在文獻(xiàn)[8]中,使用無風(fēng)險(xiǎn)利率r折現(xiàn),設(shè)x,y滿足(1)式,則在到期日為T、執(zhí)行收益率分別為K1,K2的常參數(shù)下,二選較差看漲期權(quán)在當(dāng)前時刻t的價(jià)格為

    (3)

    其中:N(a,b,ρ)是二元標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積函數(shù);

    2 常參數(shù)下基于收益率對數(shù)的二選期權(quán)的定價(jià)

    定理3若(X,Y)是服從N(0,0,1,1,ρ)分布的二維正態(tài)隨機(jī)變量,a,b為任意實(shí)數(shù),則

    其中f(·)和N(·)分別是一元標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的密度函數(shù)和累積函數(shù).

    因此

    (4)

    證畢.

    定理4設(shè)x,y滿足(1)式,則在得到期日為T、執(zhí)行收益率分別為K1,K2的常數(shù)參數(shù)下,二選較優(yōu)看漲期權(quán)在當(dāng)前時刻t的價(jià)格為

    c(S1(t),S2(t),t)=exp(-rτ)((μx-k1)N(dk12,dk1,ρ1)+(μy-k2)·

    (5)

    其中:N(a,b,ρ)是二元標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積函數(shù);

    Q1=f(dk1)N(agm11)-ρ1f(dk12)N(agm12);

    Q2=f(dk2)N(agm21)-ρ2f(dk12)N(agm22);

    證明由風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)原理,

    c(S1(t),S2(t),t)=exp(-rτ)EP*(c(S1(T),S2(T),T))=exp(-rτ)EP*((x-k1)1{x-k1>y-k2,x-k1>0}+

    (y-k2)1{y-k2>x-k1,y-k2>0})=exp(-rτ)(EP*(x1{x-k1>y-k2,x-k1>0})-

    EP*(k11{x-k1>y-k2,x-k1>0})+EP*(y1{y-k2>x-k1,y-k2>0})-

    EP*(k21{y-k2>x-k1,y-k2>0}))=I1-I2+I3-I4,

    (6)

    其中

    I2=k1EP*(1{x-k1>y-k2,x-k1>0})=k1EP*(1{μx+σ1W1(τ)-k1>μy+σ2W2(τ)-k2,μx+σ1W1(τ)-k1>0})=

    k1EP*(1{σ2W2(τ)-σ1W1(τ)<μx-μy+k2-k1,σ1W1(τ)>k1-μx})=

    k1N(dk12,dk1,ρ1).

    (7)

    同理

    I4=k2N(-dk12,dk2,ρ2),

    (8)

    I1=EP*((μx+σ1W1(τ))1{x-k1>y-k2,x-k1>0})=EP*(μx1{x-k1>y-k2,x-k1>0})+

    EP*(σ1W1(τ)1{x-k1>y-k2,x-k1>0})=μxN(dk12,dk1,ρ1)+

    EP*(σ1W1(τ)1{x-k1>y-k2,x-k1>0}),

    其中

    EP*(σ1W1(τ)1{x-k1>y-k2,x-k1>0})=EP*(σ1W1(τ)1{μx+σ1W1(τ)-k1>μy+σ2W2(τ)-k2,μx+σ1W1(τ)-k1>0})=

    (9)

    (10)

    由(6)—(10)式可知,定理4得證.

    定理5與定理4的條件相同,常參數(shù)下二選較差看漲期權(quán)在當(dāng)前時刻t的價(jià)格為

    c(S1(t),S2(t),t)=exp(-rτ)((μx-k1)N(d-k12,-dk1,-ρ1)+(μy-k2)·

    (11)

    其中:N(a,b,ρ)是二元標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積函數(shù);

    證明過程與定理4類似.

    注1比較定理1和定理4可知(2),(5)式不同,比較定理2和定理5可知(3),(11)式不同,而文獻(xiàn)[8]中二選期權(quán)的定價(jià)公式?jīng)]有推導(dǎo)過程,通過筆者的詳細(xì)推導(dǎo)可知,定理4和定理5是正確的.

    3 結(jié)語

    基于收益率對數(shù),標(biāo)的資產(chǎn)服從幾何布朗運(yùn)動的情況下,利用測度變換和風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)原理研究二選較優(yōu)看漲期權(quán)和二選較差看漲期權(quán)的定價(jià),得到的結(jié)果與文獻(xiàn)[8]的結(jié)果不同.對于二選期權(quán),還有許多值得進(jìn)一步研究的問題.例如在對數(shù)跳擴(kuò)散模型下,研究利率服從擴(kuò)展的Vasicek模型時二選期權(quán)的定價(jià);在混合分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動環(huán)境下,研究資產(chǎn)價(jià)格服從跳擴(kuò)散模型時二選期權(quán)的定價(jià)等.

    參考文獻(xiàn):

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    [9] KLEBANER FIMA C.Introduction to Stochastic Calculus with Applications[M].London:Imperial College Press,1998:55-88;91-120.

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