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期權組合的盈虧分布與期權定價的理論-資料下載頁

2025-02-18 04:46本頁面
  

【正文】 ption的價值 ,erTXN(d2)是 X份 cashornothing看漲期權空頭的價值。? N(d2)是在風險中性世界中期權被執(zhí)行的概率,或者說 ST大于 X的概率, erTXN(d2)是 X的風險中性期望值的現(xiàn)值。 SN(d1)是得到 ST的風險中性期望值的現(xiàn)值。? 是復制交易策略中股票的數(shù)量, SN(d1)就是股票的市值 ,erTXN(d2)則是復制交易策略中負債的價值。Copyright169。ZhenlongZheng2023,DepartmentofFinance,XiamenUniversity* 三、有收益資產(chǎn)的期權定價公式 (一)有收益資產(chǎn)歐式期權的定價公式 ? 在收益已知情況下,我們可以把標的證券價格分解成兩部分:期權有效期內(nèi)已知現(xiàn)金收益的現(xiàn)值部分和一個有風險部分。 ? 當標的證券已知收益的現(xiàn)值為 I時,我們只要用( S-I)代替 S即可求出固定收益證券歐式看漲和看跌期權的價格。 ? 當標的證券的收益為按連續(xù)復利計算的固定收益率 q(單位為年)時,我們只要將代替 S就可求出支付連續(xù)復利收益率證券的歐式看漲和看跌期權的價格,從而使布萊克 —— 舒爾斯的歐式期權定價公式適用歐式貨幣期權和股價指數(shù)期權的定價。 Copyright169。ZhenlongZheng2023,DepartmentofFinance,XiamenUniversity*? 對于歐式期貨期權,布萊克教授也給出了定價公式: 其中,? 例子見書 .Copyright169。ZhenlongZheng2023,DepartmentofFinance,XiamenUniversity*(二)有收益資產(chǎn)美式期權的定價 1.美式看漲期權 ? 當標的資產(chǎn)有收益時,美式看漲期權就有提前執(zhí)行的可能,因此有收益資產(chǎn)美式期權的定價較為復雜,布萊克提出了一種近似處理方法。該方法是先確定提前執(zhí)行美式看漲期權是否合理,其方法我們在本章第一節(jié)已論述過。若不合理,則按歐式期權處理;若在 tn提前執(zhí)行有可能是合理的,則要分別計算在 T時刻和 tn時刻到期的歐式看漲期權的價格,然后將二者之中的較大者作為美式期權的價格。在大多數(shù)情況下,這種近似效果都不錯。2.美式看跌期權 ? 由于收益雖然使美式看跌期權提前執(zhí)行的可能性減小,但仍不排除提前執(zhí)行的可能性,因此有收益美式看跌期權的價值仍不同于歐式看跌期權,它也只能通過較復雜的數(shù)值方法來求出。 Copyright169。ZhenlongZheng2023,DepartmentofFinance,XiamenUniversity*第五節(jié) 二叉樹期權定價摸型 ? 由于美式看跌期權無法用布萊克 —— 舒爾斯期權定價公式進行精確定價,因此要用其它替代方法,如二叉樹期權定價模型,該模型是由科克斯( )、羅斯 ()和魯賓斯坦 ()于1979年首先提出的。 Copyright169。ZhenlongZheng2023,DepartmentofFinance,XiamenUniversity* 一、無收益資產(chǎn)期權的定價 ? 二叉樹模型首先把期權的有效期分為很多很小的時間間隔,并假設在每一個時間間隔內(nèi)證券價格從開始的 S運動到兩個新值 Su和 Sd中的一個,如圖 。其中,u1, d1,且 u=1/d圖 ?T時間內(nèi)證券價格的變動 ? 為了對期權進行定價,二叉樹模型也應用風險中性定價原理并假定:( 1)所有可交易證券的期望收益都是無風險利率; ( 2)未來現(xiàn)金流可以用其期望值按無風險利率貼現(xiàn)來計算現(xiàn)值。 S0u ?uS0d ?dS0 ?p(1 – p )Copyright169。ZhenlongZheng2023,DepartmentofFinance,XiamenUniversity*(一)參數(shù) p、 u和 d的確定 ? 參數(shù) p、 u和 d的值必須滿足這個要求,即:? 根據(jù)本章第 2節(jié)的討論,在一個小時間段內(nèi)證券價格變化的方差是 根據(jù)方差的定義,變量 X的方差等于 X2的期望值與 X期望值平方之差,因此:? 由上可得,Copyright169。ZhenlongZheng2023,DepartmentofFinance,XiamenUniversity*(二)證券價格的樹型結構 ? 應用二叉樹模型來表示證券價格變化的完整樹型結構如圖 示。 ? 圖 證券價格的樹型結構 ? 當時間為 0時,證券價格為 S。 時間為 ?t時,證券價格要么上漲到 Su,要么下降到 Sd;時間為 2?t時,證券價格就有三種可能:Su Sud(等于 S)和 Sd2,以此類推。一般而言,在時刻 i?t,證券價格有 i+1種可能,它們可用符號表示為:? 其中 j=0, 1, 2, …… , iCopyright169。ZhenlongZheng2023,DepartmentofFinance,XiamenUniversity*(三)倒推定價法 ? 由于在 T時刻的期權價值是已知的。 所以 在二叉樹模型中,期權定價從樹型結構圖的末端 T時刻開始,采用倒推法定價。 ? 例: S0=50。X=50。r=10%。s=40%。T=5months=? ?t=1month=? 則可得: u=d= a=p=據(jù)此我們可以畫出該股票在期權有效期內(nèi)的樹型圖,如下圖: Copyright169。ZhenlongZheng2023,DepartmentofFinance,XiamenUniversity*Copyright169。ZhenlongZheng2023,DepartmentofFinance,XiamenUniversity*? 在時刻,股票在第 j個結點( j=0, 1, 2, …… i)的價格等于。例如, F結點( i=4, j=1)的股價等于。在最后那些結點處,期權價值等于。例如,G結點的期權價格等于 50- =。 ? 從最后一列結點處的期權價值可以計算出倒數(shù)第二列結點的期權價值。首先,我們假定在這些結點處期權沒被提前執(zhí)行。這意味著所計算的期權價值是時間內(nèi)期權價值期望值的現(xiàn)值。 如 E結點處的期權價值等于:? 而 F結點處的期權價值等于: ? 然后,我們要檢查提前執(zhí)行期權是否較有利。在 E結點,提前執(zhí)行將使期權價值為 0,所以不應提前執(zhí)行。 而在 F結點,如果提前執(zhí)行,期權價值等于 - ,等于 ,大于上述的 。因此,若股價到達 F結點,就應提前執(zhí)行。? 用相同的方法我們可以算出各結點處的期權價值,并最終倒推算出初始結點處的期權價值為 。 Copyright169。ZhenlongZheng2023,DepartmentofFinance,XiamenUniversity*? (四)美式看跌期權的定價公式 其中 j=0, 1, 2, …… , N? 假定期權不被提前執(zhí)行,則在風險中性條件下: ? 如果考慮提前執(zhí)行的可能性的話,式中的必須與期權的內(nèi)在價值比較,由此可得:? 按這種倒推法計算,當時間區(qū)間的劃分趨于無窮大,或者說當每一區(qū)間 ?t趨于 0時,就可以求出美式看跌期權的準確價值。根據(jù)實踐經(jīng)驗,一般將時間區(qū)間分成 30個就可得到較為理想的結果。 Copyright169。ZhenlongZheng2023,DepartmentofFinance,XiamenUniversity*二、有收益資產(chǎn)期權的定價 (一)支付連續(xù)復利收益率資產(chǎn)的期權定價 ? 當標的資產(chǎn)支付連續(xù)復利收益率 q的收益時,在風險中性條件下,證券價格的增長率應該為 r- q, 因此可得:? 對于股價指數(shù)期權來說, q為股票組合的紅利收益率;對于外匯期來說, q為國外無風險利率,因此上式也可用于股價指數(shù)和外匯的美式看跌期權的定價。? 對于期貨期權來說,布萊克曾證明,在對期貨期權定價時期貨的價格可以和支付連續(xù)紅利率 r的證券同樣對待,因此對于期貨期權而言, q=r,即:? 因此,也 就可用于美式期貨看跌期權的定價。 Copyright169。ZhenlongZheng2023,DepartmentofFinance,XiamenUniversity*(二)支付已知收益資產(chǎn)的期權定價 1.已知紅利率 ? 若標的資產(chǎn)在未來某一確定時間將支付已知收益率 ?,我們只要調(diào)整在各個結點上的證券價格就可算出期權價格。調(diào)整方法如下:? 如果時刻 i ?t在除權日之前,則結點處證券價格仍為:? 如果時刻 i ?t在除權日之后, 則結點處證券價格相應調(diào)整為: j=0, 1, …… ,i? 對在期權有效期內(nèi)有多個已知紅利率的情況,也可進行同樣處理。若 δi為 0時刻到時刻之間所有除權日的紅利支付率,則時刻結點的相應的證券價格為:Copyright169。ZhenlongZheng2023,DepartmentofFinance,XiamenUniversity*2.已知紅利額 ? 若標的資產(chǎn)在未來某一確定日期將支付已知數(shù)額的收益,則除權后樹枝將不再重合,這意味著所要估算的結點的數(shù)量可能變得很大,特別是如果支付多次已知數(shù)額收益的話。 ? 為了簡化起見,我們?nèi)钥梢园炎C券價格分為兩個部分:一部分是不確定的,而另一部分是期權有效期內(nèi)所有未來紅利的現(xiàn)值。假設在期權有效期內(nèi)只有一個除息日 ?, 而且 ? x時刻不確定部分的價值 S*為: 當 x ?時當 x=?時Copyright169。ZhenlongZheng2023,DepartmentofFinance,XiamenUniversity*? 其中 D表示收益金額。設 為 S*的標準差,假設 是常數(shù),這樣就可用通常的方法構造出模擬 S*的二叉樹了 。 通過把未來收益現(xiàn)值加在每個結點的證券價格上,就會使原來的二叉樹轉(zhuǎn)化為另一個模擬 S的二叉樹。在 i?t時刻,當 時,這個樹上每個結點對應的證券價格為:j=0, 1, 2…… , i? 當 時,這個樹上每個結點對應的證券價格為:j=0, 1, 2…… , iCopyright169。ZhenlongZheng2023,DepartmentofFinance,XiamenUniversity*靜夜四無鄰,荒居舊業(yè)貧。 一月 21一月 21Monday,January25,2023雨中黃葉樹,燈下白頭人。 20:34:2320:34:2320:341/25/20238:34:23PM1以我獨沈久,愧君相見頻。 一月 2120:34:2320:34Jan2125Jan211故人江海別,幾度隔山川。 20:34:2320:34:2320:34Monday,January25,20231乍見翻疑夢,相悲各問年。 一月 21一月 2120:34:2320:34:23January25,20231他鄉(xiāng)生白發(fā),舊國見青山。 25一月 20238:34:23下午 20:34:23一月 211比不了得就不比,得不到的就不要。 。 一月 218:34下午 一月 2120:34January25,20231行動出成果,工作出財富。 2023/1/2520:34:2320:34:2325January20231做前,能夠環(huán)視四周;做時,你只能或者最好沿著以腳為起點的射線向前。 8:34:23下午 8:34下午 20:34:23一月 21沒有失敗,只有暫時停止成功!。 一月 21一月 21Monday,January25,2023很多事情努力了未必有結果,但是不努力卻什么改變也沒有。 20:34:2320:34:2320:341/25/20238:34:23PM1成功就是日復一日那一點點小小努力的積累。 一月 2120:34:2320:34Jan2125Jan211世間成事,不求其絕對圓滿,留一份不足,可得無限完美。 20:34:2320:34:2320:34Monday,January25,20231不知香積寺,數(shù)里入云峰。 一月 21一月 2120:34:2320:34:23January25,20231意志堅強的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 25一月 20238:34:23下午 20:34:23一月 211楚塞三湘接,荊門九派通。 。 一月 218:34下午 一月 2120:34January25,20231少年十五二十時,步行奪得胡馬騎。 2023/1/2520:34:2320:34:2325January20231空山新雨后,天氣晚來秋。 8:34:23下午 8:34下午 20:34:23一月 21楊柳散和風,青山澹吾慮。 一月 21一月 21Monday,January25,2023閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 20:34:2320:34:2320:341/25/20238:34:23PM1越是沒有本領的就越加自命不凡。 一月 2120:34:2320:34Jan2125Jan211越是無能的人,越喜歡挑剔別人的錯兒。 20:34:2320:34:2320:34Monday,January25,20231知人者智,自知者明。勝人者有力,自勝者強。 一月 21一月 2120:34:2320:34:23January25,20231意志堅強的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 25一月 20238:34:23下午 20:34:23一月 211最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過于提升自我。 一月 218:34下午 一月 2120:34January25,20231業(yè)余生活要有意義,不要越軌。 2023/1/2520:34:2320:34:2325January20231一個人即使已登上頂峰,也仍要自強不息。 8:34:23下午 8:34下午 20:34:23一月 21MOMODA POWERPOINTLorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. 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