王宇帆
北京理工大學
雙指數(shù)跳擴散模型下的交換期權定價
王宇帆
北京理工大學
本文研究了標的資產(chǎn)服從雙指數(shù)跳擴散的交換期權定價。首先,介紹了雙指數(shù)跳擴散模型與交換期權;其次,通過Girsanov定理對交換期權定價公式進行了測度變換;最后借助Hh函數(shù)的性質給出了雙指數(shù)跳擴散模型下的交換期權定價公式。
交換期權;雙指數(shù)跳擴散模型;Girsanov定理
期權定價理論是現(xiàn)代金融數(shù)學的核心問題之一,1973年由Fischer Black和Myron Scholes[1]提出了著名的Black-Scholes期權定價模型,成為期權定價問題領域的基石,然而經(jīng)典的Black-Scholes模型有兩個主要缺陷:一是尖峰厚尾性質和非對稱性質,即在經(jīng)典B-S模型有著比正態(tài)分布更高的峰度和更厚的尾函數(shù);二是“波動率微笑”,經(jīng)典模型中隱含波動率是一個常數(shù),而實際情況卻是個類似于“微笑”形狀的曲線。
交換期權是一種特殊的奇異期權,期權的持有者可以在到期日用一種標的資產(chǎn)換取另外一種標的資產(chǎn)。本文借鑒Kou文中研究歐式期權定價的方法,運用Girsanov定理和Hh函數(shù)的相關性質給出了雙指數(shù)跳擴散模型下交換期權的數(shù)值解。
2.1 雙指數(shù)跳擴散模型
假設市場中有三個可連續(xù)交易的資產(chǎn),一個無風險資產(chǎn)B和兩個風險資產(chǎn)S1和S2,在風險中性測度Q下, ,假設風險資產(chǎn)S1和S2在t時刻的價值滿足:
其中σ1和σ2分別表示兩種風險資產(chǎn)在無跳躍發(fā)生時波動率,W1和W2為Q下的布朗運動滿足 ,N1(t)和N2(t)分別是參數(shù)為λ1和λ2的泊松過程且相互獨立,Vi是一系列非負的獨立同分布隨機變量,,令 有
p>0表示資產(chǎn)價格向上跳躍的概率,q>0表示資產(chǎn)價格向下跳躍的概率,因此有p+q=1。假設所有的隨機變量都是相互獨立的。
用公式可以解得:
則由由此可知在初始時刻的期權價格應該滿足:
接下來分別計算前后兩項。
這樣就有
于是我們考慮Q測度下 的概率。
2.2 Hh函數(shù)與相關引理[7]
引理2.1對于任意的 ,有
其中概率Pn,k與Qn,k分別為:
其中
這里ξ+與ξ-分別是參數(shù)為η1和η2的指數(shù)隨機變量
引理2.2
假設{ξ1,ξ2,…}是一列參數(shù)為η>0的獨立同分布指數(shù)隨機變量,Z是服從N(0,σ2)正態(tài)隨機變量,則對于所有的有
(1)概率密度函數(shù)為(2)分布函數(shù)為
這兩個引理將雙指數(shù)隨機變量轉換為了兩族單指數(shù)隨機變量的和的概率
2.3 交換期權定價
的泊松過程,N2(t)的跳頻度不變,在Q下是獨立
同分布的隨機變量,概率密度函數(shù)為
其中
所以在Q測度下有
計算可得
即有
其中
由引理2.1可得,
這里ξ+與ξ-分別是參數(shù)為η1和η2的指數(shù)隨機變量。
所以可以計算得
綜合上述可得到
同理考慮
可得
所以可以得到
定理3.1雙指數(shù)跳擴散下的交換期權的定價為
其中
本文研究了雙指數(shù)跳擴散下的交換期權定價,并運用Hh函數(shù)的相關性質與引理和Girsanov定理給出了顯示解,本文中考慮的重點在于應用這些性質與引理解決交換期權定價,所以僅考慮風險資產(chǎn)的收益率和波動率為常數(shù)的情況。今后還可以進一步改進這個模型與數(shù)值解,例如考慮期望收益率和波動率依賴市場經(jīng)濟狀態(tài),其中經(jīng)濟狀態(tài)可以用帶切換的隨機微分方程來表示。
[1]Black F, Scholes M. The Pricing of Options and Corporate Liabilities[J]. Journal of Political Economy, 1973, 81(3):637-54.
[2] Merton R C. Option pricing when underlying stock returns are discontinuous ☆[J]. Working Papers, 1975, 3(1–2):125-144.
[3]Hull J, White A. The Pricing of Options on Assets with Stochastic Volatilities[J]. Journal of Finance, 1987, 42(2):281-300.
[4]Barndorf-Nielsen O E. Processes of normal inverse type[J]. Finance & Stochastics, 1998.
[5]X. Guo. Information and option pricings[J]. Quantitative Finance, 2010,1(1):38-44.
[6]Kou S G. A jump diffusion model for option pricing with three properties: leptokurtic feature, volatility smile, and analytical tractability[C]// Computational Intelligence for Financial Engineering. IEEE, 2000:129 - 131.
[7]Kou S G. A Jump-Diffusion Model for Option Pricing[J]. Management Science, 2002, 48(8):1086-1101.