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La velocidad de deriva frente libres de riesgo de tasa en el modelo Black-Scholes

Soy docente de la aplicación de una clase de matemáticas de este verano y quiero tomar un pequeño desvío en finanzas (no es mi especialidad en todo); en concreto el modelo Black-Scholes de los movimientos de stock. Yo quiero que mis alumnos sean capaces de simular los movimientos de stock y crear unos divertidos gráficos. Pero todavía tengo un par de preguntas básicas acerca de mí mismo.

Si tengo este derecho, el cambio $\Delta$ S en un precio de las acciones durante un pequeño intervalo de tiempo $\Delta t$ se postula a comportarse como

$\Delta S = \mu S \Delta t + \sigma \sqrt{\Delta t} \varepsilon S$

donde $\mu = \text{la velocidad de deriva}$, $\sigma = \text{volatilidad}$ (constante), y $\varepsilon$ es una feria de coin flip resultando en $1$ y $-1$ (yo prefiero este aumento en la ecuación para una estocástico uno, no estoy en Ito lema y todo eso). $S_T$, el precio de las acciones en el tiempo $T$, es entonces (fijo $\Delta t$) de la variable aleatoria

$S_T = S_0 \left(1+\mu \Delta t + \sigma \sqrt{\Delta t} \derecho)^X \left(1+\mu \Delta t \sigma \sqrt{\Delta t}\derecho)^{N-X}$

donde $X$ es un binomio R. V. contar la cantidad de $1$'s de la moneda gira y $N = T/\Delta t$. Utilizando la aproximación normal para $X$ y dejar que $\Delta t \rightarrow 0$ nos pone

$S_T = S_0 e^{(\mu\sigma^2/2)T}e^{\sigma \sqrt{T} Z}$

donde $Z$ es normal estándar (o podríamos sustituir $\sqrt{T} Z$ con el movimiento browniano $W$ para un modelo dinámico). A partir de esto podemos calcular los siguientes valores esperados:

$\ln(E[S_T]) = \ln(S_0) + \mu T$

$E[\ln(S_T)] = \ln(S_0) + (\mu \sigma^2/2) T$

En primer lugar, una pregunta tonta: si la volatilidad no es una preocupación, y es el segundo de estas cantidades que un inversionista le preocupa a la hora de decidir la compra de un stock, ¿sí? es decir, el valor esperado de logarítmicas devuelve es la correcta medida del rendimiento de una acción, de no registro del valor esperado?

Mi segunda pregunta tal vez no es tan tonto. Suponiendo que lo que acabo de decir es correcto, ¿esto implica que, en un mundo donde este modelo a cabo a la perfección y que $\mu$ y $\sigma$ eran conocidos por todas las acciones y para todos los inversores, que $\mu \sigma^2/2 = r$, la tasa libre de riesgo? Parecería, ya libres de riesgo de los bonos con $\mu = r$ y $\sigma = 0$ es siempre disponibles a los inversores. Estoy preguntando, porque tengo curiosidad y me gustaría decir algo inteligente a mis estudiantes acerca de la relación entre los $\mu$ y $\sigma$ en este modelo, el correo.g superior $\sigma$ medio superior $\mu$.

Otra pregunta. Me dicen que hay una varita mágica llamado riesgo-neutro de valoración que permite a mí en lugar de escribir

$\Delta S = r S \Delta t + \sigma \sqrt{\Delta t} \varepsilon^\star S$

donde hemos reemplazado $\mu$ con la tasa libre de riesgo y $\varepsilon^\estrella$ es otra variable aleatoria derivados de la neutrales al riesgo probabilidad de medir. Voy a comprar eso por el momento. Lo que me confunde es cómo, al derivar la fórmula Black-Scholes para opciones Europeo, se llega a la fórmula correcta, a pesar de que hemos sustituido $\mu$ con $r$, pero no sustituye $\varepsilon$ con $\varepsilon^\estrella de$.

Lo que quiero decir es, supongamos que escribe

$S_T = S_0 e^{(r-\sigma^2/2)T}e^{\sigma \sqrt{T} Z}$

Es decir, la sustitución de $\mu$ con $r$, pero no cambio de $\sigma$ a $0$ o cambiar nada en la segunda exponencial (es decir, el cambio a una versión diferente de browning movimiento) Si utiliza esta expresión para calcular el descuento del valor esperado de la liquidación de una opción call Europea en el precio de ejercicio de $K$

$e^{-rT}E[\text{max}(S_T - K,0)]$

se llega a la fórmula correcta para $C$, el Black-Scholes precio de una opción call Europea. Pero, ¿por qué? ¿Por qué debería el valor razonable de una opción a la que llegó suponiendo que $\mu = r$, pero aún suponiendo que $\sigma \neq 0$? Me doy cuenta de que dejar que $\sigma = 0$ hace una opción inútil para empezar, pero yo realmente no se por qué somos justificados en dejar que $\mu = r$, en lugar de lo que $\mu$ es en realidad (sea lo que sea).

Finalmente, nada inteligente que usted me puede decir acerca de cómo real de los inversores reaccionan a (su estimación de) $\mu$ y $\sigma$, en el contexto de este modelo, podrían ser de utilidad.

Lo siento por mi ingenuidad, el más cercano que he estado a un mercado de valores es voltear pasado CNBC en mi sofá. Gracias por la ayuda.

ACTUALIZACIÓN:

Lo que has dicho tiene sentido para mí. Una rápida aparte: es la Representación de Riesz teorema el ingrediente esencial que uno usa para demostrar la existencia de riesgo-neutral medida?

Todavía estoy difusa en una cosa. No he sido a través de la Black-Scholes de la PDE/cobertura dinámica argumento en detalle pero me da la esencia; la configuración de una auto-financiación de riesgo-menos de la cartera de negociación de ida y vuelta la derivada y la bolsa de valores. Y estoy seguro de que la mayoría de las conceptualmente sonido y la intuición para derivar la fórmula Black-Scholes para opciones Europeo. Pero yo no voy a tener tiempo para entrar en clase, así que vamos a suponer que en lugar de nosotros no sabía nada de este Black-Scholes de la PDE cosas, ni la de Feynman-Kac fórmula. De nuevo asumiendo el modelo

$S_T = S_0 e^{(\mu \sigma^2/2)T} e^{\sigma \sqrt{T} Z}$

es allí una manera de argumentar a partir de simple los principios que la computación

$e^{-rt} E[\text{max}(S_T-K,0)]$

es válido el precio de una opción Europea, después de la sustitución $\mu$ con $r$? Porque honestamente, si estoy por ahí vendiendo estas opciones y la necesidad de precio, y que no tienen la educación acerca de esto otra de este modelo, y sé que puedo vender lo suficiente de ellos para la ley de los promedios para ganar, estoy haciendo este cálculo exacto, pero dejando $\mu$ a la derecha donde está (esta fue mi primera conjetura en cuanto a cómo el precio de una opción por el camino, antes de aprender la fórmula real o la cobertura de argumento). De hecho, a mí me parece que, independientemente del modelo probabilístico $S_T$ usted cree en una bolsa especial, este cálculo se debe llevar a su mejor conjetura en cuanto al valor de la opción, sin cualquier alteración, tales como el alquiler de $\mu = r$. A donde voy mal aquí?

Por último, podría recomendar algunos realista valores de $\mu$ y $\sigma$ para mí para jugar con mis alumnos? Hacer prácticas comerciantes de la realidad se moleste en tratar de estimar $\mu$ y $\sigma$?

Gracias por tanto de su ayuda.

7voto

Liudvikas Bukys Puntos 173

Vamos a tomar sus preguntas a la vez -

Si la volatilidad no es una preocupación, un inversor de que se trate con $$ E[\log S_T] = \log S_0 + (\mu - \tfrac{1}{2}\sigma^2)T $$ a la hora de decidir la compra de un stock, ¿sí? es decir, el valor esperado de logarítmicas devuelve es la correcta medida del rendimiento de una acción, de no registro del valor esperado?

Sí, para el rendimiento a largo plazo, usted debe centrarse en el registro de devoluciones, ya que estos incorporan la volatilidad de arrastre, que penaliza muy volátil de las poblaciones.

Suponiendo que lo que acabo de decir es correcto, ¿esto implica que, en un mundo donde este modelo a cabo a la perfección y que $\mu$ y $\sigma$ eran conocidos por todas las acciones y para todos los inversores, que $\mu-\tfrac{1}{2}\sigma^2=r$, la tasa libre de riesgo?

En un mundo donde el modelo a cabo a la perfección, y $\mu$ y $\sigma$ eran conocidos por todos los inversores, y los inversores son neutrales al riesgo, entonces esta ecuación se mantenga. Más generalmente, usted podría tener $$ \mu = r + \tfrac{1}{2}\lambda \sigma^2 $$ donde $\lambda$ es el precio de mercado del riesgo. Si $\lambda>1$ entonces los inversionistas son adversos al riesgo, es decir que la demanda a ser compensado con el ingreso adicional para el cojinete de riesgo. Si $\lambda<1$, a continuación, los inversores están en busca de riesgo. Un modelo más sofisticado es el capital asset pricing model (CAPM), el cual incorpora la covarianza con el mercado como una fuente adicional de riesgo. Tenga en cuenta que el CAPM es en sí mismo es visto como un muy simplista e ingenuo modelo de rentabilidad del activo.

¿Por qué debería el valor razonable de una opción a la que llegó suponiendo que $\mu=r$, pero aún suponiendo que $\sigma\neq 0$?

El argumento que conduce a la Black-Scholes opción fórmula de fijación de precios es una cobertura dinámica argumento. Siguiendo una estrategia de negociación (es decir, la compra y la venta de la acciones en las cantidades especificadas) el inversor puede replicar el pago de una opción call o put. Por lo tanto, el precio de la opción debe ser igual al costo de la implementación de esta estrategia de negociación (siguiendo la ley de un solo precio).

Para determinar el costo de implementación de la estrategia de negociación (en el límite continuo de los precios) configura un PDE, el Black-Scholes ecuación,

$$ V_t + rSV_S + \tfrac{1}{2}\sigma^2^2V_{SS} = rV $$

cuya solución da el precio de la opción. Tenga en cuenta que $\mu$ no aparece en esta ecuación (cae debido a la dinámica de cobertura) por lo que el precio de la opción no puede depender de $\mu$.

Por último, el enlace a las expectativas (y la razón por la que puede resolver por el precio de la opción con Monte Carlo) es proporcionado por la Feynman-Kac fórmula que se traduce en la soluciones de una determinada clase de ecuaciones en derivadas parciales parabólicas (de los que el Black-Scholes ecuación es uno de ellos) a las expectativas de un determinado proceso estocástico. Desde el Black-Scholes ecuación no depende de $\mu$, sabemos que el proceso estocástico que no dependen de $\mu$, y en el hecho de que el proceso estocástico resulta ser

$$ \frac{dS_t}{S_t} = r dt + \sigma dZ_t $$

con una condición terminal especificado por la liquidación de la opción (utilizamos una condición terminal, en lugar de una condición inicial debido a que el Black-Scholes ecuación tiene tiempo invertido en comparación con la tradicional, calor parabolic PDE).

Esa es la respuesta matemática. La respuesta intuitiva es que "se puede cubrir todos los movimientos de los precios relacionados con la deriva de la stock, por lo tanto el precio de la opción no puede depender de la deriva".

Es decir, incluso si usted tenía dos perfectamente correlacionadas poblaciones con diferentes deriva del término, y se compró una opción de compra sobre cada uno de ellos, las opciones que tendría un terminal diferente valor (el de más a la deriva que tendría un valor de más) pero los costos de la dinámica de cobertura de los movimientos de stock para la población con mayor deriva también sería mayor, por un importe exactamente compensa la diferencia en la opción terminal de valores, por lo que las opciones tienen el mismo valor ahora.

6voto

YviDe Puntos 18

Tal vez algunos de los grandes de fondo de imagen es útil.

La fórmula Black-Scholes fue originalmente desarrollado a través de una dinámica de cobertura argumento, que por el comercio de acciones y de bonos libres de riesgo en tiempo continuo, uno perfectamente puede replicar la rentabilidad de una opción. Si uno cree que dos equivalentes rentabilidades deben tener el mismo precio (es decir, la Ley de Un solo Precio), entonces el precio de la opción debe ser el mismo que el precio de la cantidad de stock y libre de riesgo de los bonos necesarios para iniciar el replicar la estrategia.

Posterior se desarrolla en la valuación de activos de la teoría señala que la ley de un solo precio (es decir, de precio lineal) implica la existencia de un factor de descuento estocástico que implica que los precios de los activos son simplemente espera que las rentabilidades dividido por la tasa libre de riesgo en virtud de una alternativa probabilidad de medir.

Un viaje rápido a través de los activos de la teoría de precios...

Un poco de motivación:

Vamos a imaginar que $a$ las manzanas y $b$ plátanos. Podemos representar de una canasta de bienes como un vector.

$$ X = \begin{bmatrix} a \\ b \end{bmatrix} $$

Es natural suponer que la función de fijación de precios para la canasta de bienes es un funcional lineal.

  • Si una cesta $$ Y tenía el doble de manzanas y naranjas de la cesta de $X$, el precio de $$ Y debe ser dos veces tan alto como el precio de $X$
  • El precio de $Z = X + Y$ debería ser el precio de $X$, más el precio de $Y$.

En efecto, si la fijación de precios función no lineal funcional, podría beneficios por el comercio.

  • Por ejemplo. si las manzanas costo \$1 y naranjas costo \$2, pero una canasta de una manzana y una naranja costo \$2.50, usted podría comprar la cesta de la \$2.50 y vender el contenido de \$3.

Cómo se relaciona esto con activos de la teoría de precios?

En lugar de $X$ de ser un vector que representa el número de manzanas y naranjas, deje que $X$ ser una variable aleatoria que denota una futura rentabilidad. $X$ es un vector que representa las rentabilidades diferentes estados del mundo.

Si los inversores fueron "riesgo neutral," cada estado del mundo, $\omega \en \Omega$ tendría un estado precio proporcional a la probabilidad de que el estado ocurriendo.

Pero eso no tiene que ser el caso.

Equivalente formulaciones:

Deje que $X$ ser una variable aleatoria que denota una futura rentabilidad y dejar que $f(X)$ ser la fijación de precios función que da el precio de hoy para la rentabilidad de $X$. De la mano saludando de lejos algunas de las condiciones técnicas, las siguientes afirmaciones son equivalentes:

  1. La Ley de Un solo Precio se mantiene, es decir, la fijación de precios función $f$ es un funcional lineal.
    • $f(\alpha X + \beta Y) = \alpha f(X) + \beta f(Y)$ donde $$ Y es otra de pago. y $\alpha$ y $\beta$ son escalares.
  2. La fijación de precios función $f(X)$ puede ser escrito como el producto interior de $X$, con algún factor de descuento estocástico $S$.
  3. Existe una modificación de la medida de probabilidad Q, tales que la fijación de precios función $f$ puede ser escrito como $f(X) = \frac{1}{r^f} \operatorname{E}^Q[X]$

    • La lógica aquí es muy simple. Si $f(X) = \operatorname{E}^P[SX] = \sum_i p_i s_i x_i$, a continuación, vamos a $q_i = \frac{p_i s_i}{ \sum_j p_j s_j}$ y la tasa libre de riesgo $r^f = \frac{1}{\sum_j p_j s_j}$ y, a continuación, $f(x) = \frac{1}{r^f} \sum_i q_i x_i = \frac{1}{r^f} \operatorname{E}^Q[X]$.
  4. Beta modelos: (la Deriva lejos de su pregunta precisa...) los rendimientos Esperados $\operatorname{E}[r]$ para una seguridad son una afín a la función de regresión beta en el factor de descuento estocástico.

Conexión a la macroeconomía...

Hasta ahora no nos supone mucho más allá de la ley de un solo precio. Y resulta que, en el marco antedicho es increíblemente flexible, no es muy restrictiva. No hemos hablado de por QUÉ los diferentes estados del mundo pueden tener diferentes precios. Y no hemos dicho NADA sobre qué factor de descuento estocástico $S$ es!

Macrofinance ha tratado de precisar $S$ (con un éxito limitado en mi humilde opinión). Macroeconomía diría que las diferencias en el estado de los precios de la densidad son debido a las diferencias en la utilidad marginal del consumo. La idea es que el pan es lo más valioso para mí en tiempos de hambruna que en tiempos de abundancia.

Recuerde lo que el riesgo está en la macrofinance interpretación de valuación de activos. El riesgo no es la volatilidad. El riesgo es la covarianza con el factor de descuento estocástico. Arriesgado acciones tienen mayores retornos esperados (en su modelo, más $\mu$) para compensar ese riesgo.

Referencias

Cochrane, Juan, Valuación De Activos

Duffie, Darrell, Dinámica De Los Activos De La Teoría De Precios

Finanhelp.com

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