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雙指數(shù)跳擴(kuò)散模型下的交換期權(quán)定價(jià)

2016-03-12 13:51:22王宇帆
環(huán)球市場(chǎng) 2016年29期
關(guān)鍵詞:性質(zhì)模型

王宇帆

北京理工大學(xué)

雙指數(shù)跳擴(kuò)散模型下的交換期權(quán)定價(jià)

王宇帆

北京理工大學(xué)

本文研究了標(biāo)的資產(chǎn)服從雙指數(shù)跳擴(kuò)散的交換期權(quán)定價(jià)。首先,介紹了雙指數(shù)跳擴(kuò)散模型與交換期權(quán);其次,通過Girsanov定理對(duì)交換期權(quán)定價(jià)公式進(jìn)行了測(cè)度變換;最后借助Hh函數(shù)的性質(zhì)給出了雙指數(shù)跳擴(kuò)散模型下的交換期權(quán)定價(jià)公式。

交換期權(quán);雙指數(shù)跳擴(kuò)散模型;Girsanov定理

1.引言

期權(quán)定價(jià)理論是現(xiàn)代金融數(shù)學(xué)的核心問題之一,1973年由Fischer Black和Myron Scholes[1]提出了著名的Black-Scholes期權(quán)定價(jià)模型,成為期權(quán)定價(jià)問題領(lǐng)域的基石,然而經(jīng)典的Black-Scholes模型有兩個(gè)主要缺陷:一是尖峰厚尾性質(zhì)和非對(duì)稱性質(zhì),即在經(jīng)典B-S模型有著比正態(tài)分布更高的峰度和更厚的尾函數(shù);二是“波動(dòng)率微笑”,經(jīng)典模型中隱含波動(dòng)率是一個(gè)常數(shù),而實(shí)際情況卻是個(gè)類似于“微笑”形狀的曲線。

交換期權(quán)是一種特殊的奇異期權(quán),期權(quán)的持有者可以在到期日用一種標(biāo)的資產(chǎn)換取另外一種標(biāo)的資產(chǎn)。本文借鑒Kou文中研究歐式期權(quán)定價(jià)的方法,運(yùn)用Girsanov定理和Hh函數(shù)的相關(guān)性質(zhì)給出了雙指數(shù)跳擴(kuò)散模型下交換期權(quán)的數(shù)值解。

2.雙指數(shù)跳擴(kuò)散模型下的交換期權(quán)定價(jià)

2.1 雙指數(shù)跳擴(kuò)散模型

假設(shè)市場(chǎng)中有三個(gè)可連續(xù)交易的資產(chǎn),一個(gè)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)B和兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)S1和S2,在風(fēng)險(xiǎn)中性測(cè)度Q下, ,假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)S1和S2在t時(shí)刻的價(jià)值滿足:

其中σ1和σ2分別表示兩種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)在無(wú)跳躍發(fā)生時(shí)波動(dòng)率,W1和W2為Q下的布朗運(yùn)動(dòng)滿足 ,N1(t)和N2(t)分別是參數(shù)為λ1和λ2的泊松過程且相互獨(dú)立,Vi是一系列非負(fù)的獨(dú)立同分布隨機(jī)變量,,令 有

p>0表示資產(chǎn)價(jià)格向上跳躍的概率,q>0表示資產(chǎn)價(jià)格向下跳躍的概率,因此有p+q=1。假設(shè)所有的隨機(jī)變量都是相互獨(dú)立的。

用公式可以解得:

則由由此可知在初始時(shí)刻的期權(quán)價(jià)格應(yīng)該滿足:

接下來分別計(jì)算前后兩項(xiàng)。

這樣就有

于是我們考慮Q測(cè)度下 的概率。

2.2 Hh函數(shù)與相關(guān)引理[7]

引理2.1對(duì)于任意的 ,有

其中概率Pn,k與Qn,k分別為:

其中

這里ξ+與ξ-分別是參數(shù)為η1和η2的指數(shù)隨機(jī)變量

引理2.2

假設(shè){ξ1,ξ2,…}是一列參數(shù)為η>0的獨(dú)立同分布指數(shù)隨機(jī)變量,Z是服從N(0,σ2)正態(tài)隨機(jī)變量,則對(duì)于所有的有

(1)概率密度函數(shù)為(2)分布函數(shù)為

這兩個(gè)引理將雙指數(shù)隨機(jī)變量轉(zhuǎn)換為了兩族單指數(shù)隨機(jī)變量的和的概率

2.3 交換期權(quán)定價(jià)

的泊松過程,N2(t)的跳頻度不變,在Q下是獨(dú)立

同分布的隨機(jī)變量,概率密度函數(shù)為

其中

所以在Q測(cè)度下有

計(jì)算可得

即有

其中

由引理2.1可得,

這里ξ+與ξ-分別是參數(shù)為η1和η2的指數(shù)隨機(jī)變量。

所以可以計(jì)算得

綜合上述可得到

同理考慮

可得

所以可以得到

定理3.1雙指數(shù)跳擴(kuò)散下的交換期權(quán)的定價(jià)為

其中

3.結(jié)論

本文研究了雙指數(shù)跳擴(kuò)散下的交換期權(quán)定價(jià),并運(yùn)用Hh函數(shù)的相關(guān)性質(zhì)與引理和Girsanov定理給出了顯示解,本文中考慮的重點(diǎn)在于應(yīng)用這些性質(zhì)與引理解決交換期權(quán)定價(jià),所以僅考慮風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率和波動(dòng)率為常數(shù)的情況。今后還可以進(jìn)一步改進(jìn)這個(gè)模型與數(shù)值解,例如考慮期望收益率和波動(dòng)率依賴市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)狀態(tài),其中經(jīng)濟(jì)狀態(tài)可以用帶切換的隨機(jī)微分方程來表示。

[1]Black F, Scholes M. The Pricing of Options and Corporate Liabilities[J]. Journal of Political Economy, 1973, 81(3):637-54.

[2] Merton R C. Option pricing when underlying stock returns are discontinuous ☆[J]. Working Papers, 1975, 3(1–2):125-144.

[3]Hull J, White A. The Pricing of Options on Assets with Stochastic Volatilities[J]. Journal of Finance, 1987, 42(2):281-300.

[4]Barndorf-Nielsen O E. Processes of normal inverse type[J]. Finance & Stochastics, 1998.

[5]X. Guo. Information and option pricings[J]. Quantitative Finance, 2010,1(1):38-44.

[6]Kou S G. A jump diffusion model for option pricing with three properties: leptokurtic feature, volatility smile, and analytical tractability[C]// Computational Intelligence for Financial Engineering. IEEE, 2000:129 - 131.

[7]Kou S G. A Jump-Diffusion Model for Option Pricing[J]. Management Science, 2002, 48(8):1086-1101.

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