Z Skrypty dla studentów Ekonofizyki UPGOW
Wycena opcji: modele z czasem dyskretnym
Binomial options pricing model h
rozdział 7 P.B.
http://gillesdaniel.com/natlab/
Wycena opcji: modele z czasem ciągłym
Model Blacka-Scholesa dla europejskiej opcji kupna
Model Blacka-Scholesa zakłada że, że cena akcji ewoluuje zgodnie z geometrycznym ruchem Browna przy ciągłej kapitalizacji z roczną stopą procentową r:
dS(t) = r S(t) dt + \sigma S(t) d W(t)\,.
W chwili t_0 instument bazowy ma wartość S0 a cena wykupu (lub sprzedaży) w chwili T wynosi S(T). Pytamy się o wartość instrumentu pochodnego w dowonej chwili t<T. Zakładając, że chcemy utrzymać portfel bez ryzyka (delta neutralny) można pokazać, że wartość taka jest dana przez równanie Blacka-Scholesa
\frac{\partial V}{\partial t} + \frac{1}{2}\sigma^2 S^2\frac{\partial^2 V}{\partial S^2} + rS\frac{\partial V}{\partial S} - rV = 0.
gdzie r jest stopą procentową wolną od ryzyka.
Równanie to posiada analityczne rozwiązanie i jest to słynny wzór Blacka-Scholesa dla ceny opcji kupna na europejska akcję bez dywidend:
C(S,t) = SN(d_1) - Ke^{-r(T - t)}N(d_2) \,
i ceny opcji sprzedaży na europejska akcję bez dywidend:
P(S,t) = Ke^{-r(T-t)} - S + C(S,t). \
gdzie:
-
- d_1 = \frac{\ln(\frac{S}{K}) + (r + \frac{\sigma^2}{2})(T - t)}{\sigma\sqrt{T - t}}
-
- d_2 = d_1 - \sigma\sqrt{T - t}.
Powyższe wzory można zaimplementować jako funkcje w matlab/GNU Octave w następujący sposób:
function [C,P] = BlackScholes(S0,K,r,T,sigma) d1=(log(S0./K)+(r+sigma^2/2)*T)/(sigma*sqrt(T)); d2=d1-sigma*sqrt(T); C = S0.*normcdf(d1)-K*exp(-r*T)*normcdf(d2); P = K*exp(-r*T)*normcdf(-d2)-S0.*normcdf(-d1); end
Program ten zwraca dla zadanych wartości ceny aktualnej ("spot") S0, cena rozliczenia opcji K w czasie T oraz wysokość rocznej stopy procentowej wolnej od ryzyka dla terminu wygaśnięcia opcji r i volatility \sigma dwie ceny - opcji kupna C oraz sprzedaży P. Są one zwracane jako dwa argumenty, więc poprawne wywołanie takiej funkcji powinno być np.:
octave:8> [call,put]=BlackScholes(31 ,51.1 ,0.1 ,5 , 0.2) call = 5.4876 put = 5.4813
Wzór ten ma kilka ciekawych własności. Po pierwsze zauważmy, że gdyby fluktuacje ceny akcji znikły w chwili obserwacji to wartość opcji była by równa różnicy między ceną aktualną a zdyskontowaną ceną wykupu S-K e^{-r T}, gdy tylko taka różnica była by większa od zera. W innym przypadku wartość takiej opcji jest równa zeru. Na rysunku jest umieszczona zależności ceny wykupu od wartości aktualnej opcji wygenerowany następującym skryptem:
clear all close all T=5. S0=31 sigma=0.2 r = 0.1 K = S0*exp(r*T) S0_tab = 1:1:60; plot(S0_tab,BlackScholes(S0_tab,K,r,T,sigma), S0_tab, max(S0_tab-K*exp(-r*T),0),'o' ); exact=BlackScholes(S0,K,r,T,sigma) line([S0,S0],[0,exact]) grid on
Można przypuszczać, że wykres wzoru Blacka Scholes-a będzie dążył do kropkownej zależności dla \sigma \to 0. Rzeczywiście, można się o tym przekonać rysując kilka zależności C(S) dla malejących wartości \sigma.
clear all close all N=303; M=32313; T=13.1; h=T/N; x=zeros(M,1); S0=11; sigma=0.4; K = 50; r = 0.1; x=S0*ones(M,1); % integrate in one step y = x .* exp( (r-0.5*sigma^2)*T + sigma.*sqrt(T).*normrnd (0,1,M,1) ) ; % integrate in N steps mu=>r for i=2:N x =x + r*x*h + sigma*sqrt(h)*x.*normrnd (0,1,M,1); endfor %exp(-r*T)*mean( max(K-x,0) ) % Call option value Nsteps=exp(-r*T)*mean( max(x-K,0) ) onestep=exp(-r*T)*mean( max(y-K,0) ) exact=BlackScholes(S0,K,r,T,sigma)
% Black Scholes, własności S0 = 1:1:80; K = 55; r = 0.08; sigma = 0.1; T=5.01 plot(S0,BlackScholes(S0,K,r,T,sigma), S0, S0-K*exp(-r*T),'o' ); axis([0 80 -5 35]); grid on