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Fórmula Black-Scholes prueba, sin estocástico de integración

He mirado en muchos libros en mi biblioteca académica, y muy a menudo se va de esta manera:

  • El movimiento browniano
  • Entonces, el estocástico (integración de la fórmula de Itô, etc.)
  • Aplicación: fórmula Black-Scholes para el precio de una opción call

Sin embargo, he visto una prueba de que no requiere estocástico integración en todos, que es como sigue:

Vamos $Y(t) = Y(0) e^{X(t)}$ es el precio de un activo, como un movimiento browniano geométrico, es decir, $X(t) = \mu t + \sigma B(t)$ donde $B$ es un estándar browniano. También suponemos que $\mu + \sigma^2 / 2 = 0$, de modo que la tendencia es neutral.

Ahora el precio de una opción call Europea (madurez $t=T$, precio de ejercicio $Y(0) A$) es:

$$C = E\big( (Y(T)-Y(0) A)^+ \big) = Y(0) \cdot E\big( (e^{X(T)}-A)^+ \big).$$

Pero desde $X(T)$ derecho $\mathcal{N}(\mu T, \sigma^2 T)$ (browniano), es fácil ver que

$$E\big( (e^{X(T)}-A)^+ \big) = \int_{\ln A}^\infty (e^x-A)\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma^2 T}} e^{-\frac{(x-\mu T)^2}{2 \sigma^2 T} } d x$$

y, a continuación, (es sólo de integración estándar), obtenemos:

$$C = Y(0) (\Phi(\sigma \sqrt{T} - \alpha_T) - A \Phi(-\alpha_T))$$ con $\alpha_T := \ln(A)/(\sigma\sqrt T)+\sigma\sqrt T/2$ y $\Phi(x) = (1/\sqrt{2 \pi}) \int_{-\infty}^x e^{-t^2/2} d t$

Esto demuestra la fórmula Black-Scholes para una opción de compra, sin necesidad de ningún estocástico de integración / Itô.

Pregunta:

¿Por qué todos los libros de texto de uso estocástico de integración para probar esto, cuando parece que no lo necesita?

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penti Puntos 93

Hace un par de años me hicieron una pregunta similar en MO:

https://mathoverflow.net/questions/22828/big-picture-concerning-ito-integral-stratonovich-integral-and-standard-results

Mi opinión de hoy es que usted realmente no necesita de esta gran matemático maquinaria para la norma BS pero tan pronto como usted se mueve a la más sofisticada (y realista) de los modelos que seguramente lo hará, por lo que es útil a la hora de desarrollar la maquinaria de inmediato y lo uso en algunos de juguete problemas en lugar de cambiar de marcha en el centro de su análisis.

Además estocástico de integración es también muy elegante y general y matemáticos como elegante y soluciones generales.

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Steven Dick Puntos 151

usted puede conseguir un límite de árboles binomiales haciendo riesgo-evaluación de los árboles y de paso al límite. Véase, por ejemplo, Baxter y Rennie o mi libro "Conceptos y la Práctica de la matemática de las finanzas."

Sin embargo, uno debe tener cuidado cuando se habla de "probar" una fórmula. Demostrar teoremas. Teoremas requieren suposiciones. El Negro--Scholes-Merton argumento muestra que, dado un GBM con cualquier deriva, a continuación, sin arbitraje implica que el BS fórmula sostiene. Esto es mucho más fuerte que si se asume que la deriva tiene un poco realista de valor para el punto de partida de la deducción.

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Muhammed Refaat Puntos 97

El valor esperado enfoque a través de la integración esencialmente reafirma la expectativa de uso de la ecuación de difusión de calor (es decir, con la condición de límite $0$).

El verdadero conocimiento de B-S no fue que el valor razonable de una opción es el valor esperado de la distribución posterior, sino que la "correcta" la distribución es el "riesgo-neutral" uno. B-S cobertura dinámica argumento eliminado la deriva(s), por lo que el "riesgo-neutral" de la distribución. Habiendo establecido la B-S de la PDE, B-S resolver la ecuación por el estándar método de convolución para una ecuación de difusión. Esto es esencialmente lo que han hecho anteriormente, sin que se derive una PDE. De hecho, las reglas de integración estocástica (Ito Lema, Kolmorgov, Giransov, etc...) son meramente simplificado planteamientos que se derivan de la teoría de la medida.

Este planteamiento me recuerda a un interesante post en el que se reafirma el valor esperado enfoque gráficamente, y se extiende el análisis de las opciones para el desarrollo de productos y de R&D. leerlo aquí: http://blackswanfarming.com/product-development-payoff-asymmetry/

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Paweł Hajdan Puntos 8004

Estocástico integración es necesaria para demostrar Girsonav del teorema; que es necesaria para demostrar que se puede utilizar el "riesgo neutral" expectativa en lugar de la de "real" a la expectativa. En resumen, es necesario para que la "suposición" de que $\mu+\sigma^2/2=0$ es válido. Aunque normalmente este sería de $r=\mu$ en lugar de...

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Cody Brimhall Puntos 762

En Blyth "Introducción a las Finanzas Cuantitativas", el Black Scholes fórmula se deriva sin uso explícito de cálculo estocástico de la siguiente manera: (i) demuestre que en un binomio árbol, el uso de neutrales al riesgo probabilidades da el arbitraje de precios libres (ii) muestran que un riesgo-neutral binomio árbol, donde un stock puede ir hacia arriba o hacia abajo por un porcentaje fijo en cada paso, converge a un riesgo-neutral distribución lognormal como el número de pasos que tiende a infinito (iii) integrar como usted lo hizo.

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