二叉树定价模型
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期权定价的二叉树模型
Cox、Ross和Rubinstein 提出了期权定价的另一种常用方法二叉树(binomialtree )模型,它假设
标的资产在下一个时间点的价格只有上升和下降两种可能结果,然后通过分叉的树枝来形象描述标的资产
和期权价格的演进历程。本章只讨论股票期权定价的二叉树模型,基于其它标的资产如债券、货币、股票
指数和期货的期权定价的二叉树方法,请参考有关的书籍和资料。
8.1 一步二叉树模型
我们首先通过一个简单的例子介绍二叉树模型。
例8.1假设一只股票的当前价格是$20,三个月后该股票价格有可能上升到$22,也有可能下降到$18.股
票价格的这种变动过程可通过图8.1直观表示出来。
在上述二叉树中,从左至右的节点(实圆点)表示离散的时间点,由节点产生的分枝(路径)表示可能
出现的不同股价。由于从开始至期权到期日只考虑了一个时间步长,图 8.1表示的二叉树称为一步
(one-step)二叉树。这是最简单的二叉树模型。
一般地,假设一只股票的当前价格是,基于该股票的欧式期权价格为。经过一个时间步(至到期
日T)后该股票价格有可能上升到相应的期权价格为;也有可能下降到
相应的期权价格为. 这种过程可通过一
步(
one-
step
)二叉树表示出来,
如图
8.2
所示。我们的问题是根据这个二叉树对该欧式股票期权定价。
..
为了对该欧式股票期权定价,我们采用无套利(noarbitrage)假设,即市场上无套利机会存
在。构造一个该股票和期权的组合(portfolio),组合中有股的多头股票和1股空头期权。
如果该股票价格上升到,则该组合在期权到期日的价值为;如果该股票价格下降到,则该组
合在期权到期日的价值为。根据无套利假设,该组合在股票上升和下降两种状态下的价值应
该相等,即有
由此可得
(8.1)
上式意味着是两个节点之间的期权价格增量与股价增量之比率。在这种情况下,该组合是无风险的。以表示无风险利率,则该组合的现值(thepresent value)为,又注意到该组合
的当前价值是,故有
即
将(8.1) 代入上式,可得基于一步二叉树模型的期权定价公式为
(8.2)
(8.3)
需要指出的是,由于我们是在无套利(noarbitr
age
)假设下讨论欧式股票期权的定价,因此无风险利率
应该满足:
.
..
现在回到前面的例子中,假设相应的期权是一个敲定价为$21,到期日为三个月的欧式看涨权,无风险的年利率为12%,求该期权的当前价值。
已知:且
在期权到期日,当时,该看涨权的价值为而当
时,该看涨权的价值为
根据(8.3) 和(8.2),可得
.
上述期权定价公式(8.2) 和(8.3)似乎与股价上升或下降的概率无关,实际上,在我们推导期权价值时它已
经隐含在股票价格中了。不妨令股价上升的概率为,则股价下降的概率就是
,在时间的期
望股票价格为
如果我们假设市场是风险中性的(riskneutral ),则所有证券的价格都以无风险利率增加,故有
.. 于是,我们有
由此可得
与(8.3) 比较,我们发现:,这就是
参数
的含义,我们称之为风险中性状态下股价上升的
概率。
8.2 两步二叉树模型
在一步二叉树模型中,股票和期权的价格只经过一个时间步的演化,如果初始时间距期权到期日的时间间隔太长,有可能造成计算误差太大的缺陷。因此,在初始时间与期权到期日之间增加离散的时间点,缩短计算的时间步长,有助于提高计算精度。
现在我们将初始时间距期权到期日的时间T分成两个相等的时间步,则每个时间步长。假设一
只股票的初始价格是,基于该股票的欧式期权价格为,且每经过一个时间步,该股票价格或者增
加到当前价
格的过程可通过如图8.
3
倍,或者下降到当前价格的倍。股票和期权价格的演化所示的二叉树表示出来,这种含有两个时间步长的二叉树称为两步二叉树(Two-step
binomialtr
ees
)模型。我们的问题是根据这个二叉树对该欧式股票期权定价。
类似于一步二叉树模型的期权定价方法,采用无套利(noarbitrage )假设,由前向后(
backward)逐步
计算期权价值,我们得到
(8.4)
其中,
(8.5)
在
(8.4) 中,分别是风险中性状态下最后一个时间步股价到达上
节点,中间节点和下节点的概率。因此,期权的初始价值可认为是期权在到期日的期望价值贴现。
例8.2 假设一只股票的初始价格是$50,且每过1年该股票价格或者上升20%,或者下降20%,无风险利率
为5%,现有一个基于该股票,敲定价为$52且2年后到期的欧式看跌权,试用二叉树模型
确定该期权的价值。
分析将初始时间到期权到期日的2年时间分成相等的两个时间步,则股票和期权价格的
演化进程可通过图4直观表示出来。依题意,已知:
且
在期权到期日,当时,该看跌权的价值为
当时,该看跌权的价值为
当时,该看跌权的价值为
根据(8.5) ,可得
再由(8.4) ,即可求得该看跌权的初始价值为
.
8.3 多步二叉树模型