投资分析Black-Scholes期权定价模型
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ds dt dw ds sdt sdw
s
其中,w代表维纳过程
2021/3/18
3
B-S模型证明思路
ITO过程 dxt a(x,t)dt b(x,t)dwt
ITO引理
df
(f t
f x
a1 2
2 f x2
b2 )dt f b dw x
B-S微分方程
f t
f rs+ 1 2 f 2s2 rf s 2 s2
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证明:将(13.7)离散化
x a(x,t)t b(x,t)w 由(13.1)知 w t
利用泰勒展开,忽略高阶段项,f(x,t)可以展开为
f
(f t
f
1 2 f
t x x 2 x2
x2 ) 2 f xt xt
1 2 f 2 t2
t 2
(13.8)
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14
3
在连续时间下,即 t 0 从而 t2 0 t 2 0
3
lim xt at2 bt 2 0
t 0
因此,(13.8)可以改写为
f
f t
f
1 2 f
t x x 2 x2
x2
(13.9)
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x2 [at b t ]2
2
a2t2 b2 2t 2abt 2
b2 2t
若股票价格服从几何布朗运动
dSt Stdt Stdwt
设当前时刻为t,则T时刻股票价格满足对 数正态分布,即
ln ST ~ N[ln St ( 2 / 2) , 2 ]
T t,t [0,T ]
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令 g g(St ) ln St 则
g St
1 St
2g , St2
Ct St N (d1) Xer N (d2 )
其中,d1
ln(St
/
X
)
(r
2
/
2)
d2 d1 t [0,T ], T t
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B-S买权定价公式推导
▪ (1)设当前时刻为t,到期时刻T,若股票 价格服从几何布朗运动,若已经当前时刻t 的 值股 为票价格为St,则T时刻的股票价格的期望
t
2
ln ST
ln
St
(
1 2 )
2
(wT
wt )
由(13.1)wT wt ~ iidN (0,1)
ln ST
ln St
(
1 2 )
2
ln ST ~ N[ln St ( 2 / 2) , 2 ]
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由于ln ST ~ N[ln St ( 2 / 2) , 2 ]
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8
▪ 在连续时间下,由(13.1)和(13.2)得到
dwt t dt
cov(dwt , dws ) 0
(13.3) (13.4)
▪ 所以,dwt 概率分布的性质
dwt ~ N (0, dt) E(dwt ) 0, D(dwt ) dt
以上得到的随机过程,称为维纳过程。
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➢ 标的股票不支付红利 ➢ 期权为欧式期权
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2
➢ 无交易费用:股票市场、期权市场、资金借贷 市场
➢ 投资者可以自由借贷资金,且二者利率相等, 均为无风险利率
➢ 股票交易无限细分,投资者可以购买任意数量 的标的股票
➢ 对卖空没有任何限制 ➢ 标的资产为股票,其价格S的变化为几何布朗
运动
1 St2
, g t
0
这样由伊藤引理得到 (a Stdt,b St )
dg (g g t St
St
1 2
2g St2
(
St
)2
)dt
g St
St
dw
( 1 2 )dt dw
2
即
d
(ln
St
)
(
1 2
2
)dt
dw
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T
t d (ln St )
T ( 1 2 )dt dw
由(13.11)得到
E(x2 ) b2t
(13.12)
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由于Δx2不呈现随机波动,所以,其期望值 就收敛为真实值,即 x2 b2t
当Δt→0时,由(13.9)可得
df
f t
dt
f x
dx
1 2
2 f x2
dx2
f t
dt
f x
(adt bdw)
1 2
2 f x2
b2dt
E(ST ) St exp[(T t)]
St exp( )
(13.13)
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▪ 根据B-S微分方程可知,定价是在风险中性 条件下,则资产的期望回报为无风险回报, 则
E(ST ) St exp(r ) (13.14)
由(13.13)和(13.14)得到
r
(13.15)
这表明:在风险中性的世界中,任何可交易的金
10
▪ 一般维纳过程仍不足以代表随机变量复杂 的变动特征。
➢ 漂移率和方差率为常数不恰当
dxt adt bdwt
▪若把变量xt的漂移率a和方差率b当作变量x和 时间t的函数,扩展后得到的即为ITO过程
dxt a(x,t)dt b(x,t)dwt
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▪ B-S 期权定价模型是根据ITO过程的特例-几何 布朗运动来代表股价的波动
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▪ 下面将证明该组合为无风险组合,在Δt时 间区间内收益为
f fs s
( f t
f s
s
1 2
2 f s2
2s2 )t
f s
s w
f (st sw)
s
( f t
1 2
2 f s2
2s2 )t
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▪ 注意到此时Δπ不含有随机项w,这意味着该组合 是无风险的,设无风险收益率为r,且由于Δt较 小(不采用连续复利),则
价格波动率σ和无风险利率r有关,它们全都是客观
变量。因此,无论投资者的风险偏好如何,都不会 对f的值产生影响。
在对衍生证券定价时,可以采用风险中性定价,即 所有证券的预期收益率都等于无风险利率r。
只要标的资产服从几何布朗运动,都可以采用B-S微
20分21/3方/18 程求出价格f。
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13.4 几何布朗运动与对数正态分布
融资产的回报率均为无风险利率。
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(2)在风险中性的条件下,任何资产的贴现率为 无风险利率r,故买权期望值的现值为
Ct er E[max(ST X , 0)]
e
r
E
(ST
X ), ST
X
0, ST X
er
X (ST X ) f (ST )dST
X
0 0 f (ST )dST
B-S买权定价公式 C St N (d1) Ker N (d2 )
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13.1 维纳过程
▪ 根据有效市场理论,股价、利率和汇率具 有随机游走性,这种特性可以采用 Wiener process,它是Markov stochastic process的一种。
▪ 对于随机变量w是Wiener process,必须 具有两个条件:
st xt , a(st ,t) st ,b(st ,t) st dst stdt stdwt
省略下标t,变换后得到几何布朗运动方程
ds dt dw
s
证券的预期回报与其价格无关。
(13.6)
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▪ ITO定理:假设某随机变量x的变动过程可由ITO 过程表示为(省略下标t)
er
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X (ST X ) f (ST )dST
(13.16)
31
▪ 由于ST服从对数正态分布,其pdf为
f (ST ) ST
1
exp[ (ln ST E(ln ST ))2 ]
2
2 2
将 ln ST s, E(ln ST ) s , u 由(13.16)得到
Ct er
1.在某一小段时间Δt内,它的变动Δw与时段满 足Δt
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wt t t
(13.1)
这里,wt wt wt1,t iidN (0,1)
2. 在两个不重叠的时段Δt和Δs, Δwt和Δws是独立的, 这个条件也是Markov过程的条件,即增量独立!
cov(wt , ws ) 0
9
13.2 ITO定理
▪ 一般维纳过程(Generalized Wiener process)可 表示为
dxt adt bdwt 其中,dwt ~ N (0, dt)
(13.5)
显然,一般维纳过程的性质为
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dxt ~ N (adt,b2dt)
E(dxt ) adt, D(dxt ) b2dt
(13.2)
其中,wt wt wt1, ws ws ws1
wt1 wt ws1 ws
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有效市场
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▪ 满足上述两个条件的随机过程,称为维纳 过程,其性质有
E(wt ) 0, D(wt ) t
▪ 当时段的长度放大到T时(从现在的0时刻 到未来的T时刻)随机变量Δwt的满足
dx a(x,t)dt b(x,t)dw (13.7)
▪ 令f(x,t)为随机变量x以及时间t的函数,即f(x,t)可 以代表以标的资产x的衍生证券的价格,则f(x,t) 的价格变动过程可以表示为
df (f f a 1 2 f b2 )dt f b dw
t x 2 x2
x
f f (x,t), a a(x,t),b b(x,t)
df (f f s 1 2 f 2s2 )dt f s dw
t s
2 s2
s
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f
(f t
f s
s
1 2
2 f s2
2s2 )t f s w
s
假设某投资者以δ份的标的资产多头和1个单位的 衍生证券空头来构造一个组合,且δ满足
f
s
则该组合的收益为
f s f fs s
X exp(ln ST )
1 ST
u
1
2
exp[
(s 2u
s
2
)2
]dST
当前时刻价格,不是变量
St
exp(ln
X
ST
ln
St
r )
1 ST
u
1
2
(s s )2 exp[ 2u2 ]dST
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(13.18)
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因为E(ln ST ) ln St ( 2 / 2),则
Xu
1
(s s )2
exp[
2
2u 2
]dST
(13.17) 第1项
第2项
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Ker
1 X ST u
1
(s s )2
exp[
2
2u 2
]dST
32
(3)化简(13.17)中的第1、2项,先化简第1项
er
Xu
1
(s s )2
exp[
2
2u 2
]dST
St exp( ln St )er
(f f a 1 2 f b2 )dt f b dw
t x 2 x2
x
■
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13.3 B-S微分方程
假设标的资产价格变动过程满足
Baidu Nhomakorabea
ds sdt sdw
▪ 这里S为标的资产当前的价格,令f(s,t)代表衍生证 券的价格,则f(x,t)的价格变动过程可由ITO引理近 似为
(13.10)
且当t 0时,有t2 0,从而
lim D(x2 ) [b2t]2 D( 2 ) 0
t2 0
即Δx2不呈现随机波动!
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由(13.10)可得
E(x2 ) E(b2 2t) b2tE( 2 ) (13.11)
由于 N (0,1),则 D( ) E[( 0)2 ] E( 2 ) 1
则称ST服从对数正态分布,其期望值为
E(ST
)
St
exp[(
1 2
2
)
]
E[exp(
)]
E[exp( )] exp( 2 / 2)
所以 E(ST ) St exp( )
注意:E[exp( )] exp[ E( )]
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13.5 B-S买权定价公式
对于欧式不支付红利的股票期权,其看涨期权 (买权)的在定价日t的定价公式为
又由于
rt
( f 1 2 f 2s2) t t 2 s2
f fs s
( f 1 2 f 2s2) t ( f t 2 s2
f s)r t s
整理得到
f t
f rs+ 1 s2
2f s2
2s2
rf
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B-S微分方程的意义
f t
f rs+ 1 s2
2f s2
2s2
rf
衍生证券的价格f,只与当前的市价S,时间t,证券
投资学 第13章
投资分析(4):Black-Scholes 期 权定价模型
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概述
▪ Black、Scholes和Merton发现了看涨期权 定价公式,Scholes和Merton也因此获得 1997年的诺贝尔经济学奖
▪ 模型基本假设8个
➢ 无风险利率已知,且为一个常数,不随时间变 化。
E(wT ) 0, wT wT w0 D(wT ) T
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▪ 证明: N wT wT w0 wi , wi wi wi1 i t i 1
N
N
wT i t t i
i 1
i 1
N
N
E(wT ) t E( i ) t E(i ) 0
i 1
i 1
N
D(wT ) t D( i ) t N T ,[ D(i ) 1], 证毕. i 1