Vasiek利率模型下的亚式期权的定价问题和数值分析
几何型亚式期权的定价的开题报告

几何型亚式期权的定价的开题报告1.引言近年来,亚式期权取得了很大进展。
与欧式期权之比,亚式期权具有更宽广的适用面,因为它们更符合实际市场状况。
而在定价层面,均值回归和波动率的随机行为将需要被考虑进来。
本文将介绍几何型亚式期权的定价方法,通过建立数学模型和假设条件,预测未来的股票价格,从而确定期权的价格。
2.文献综述近些年来,几何型亚式期权的定价问题已经受到广泛关注。
在已经有的研究中,通过模拟随机过程,以及对几何布朗运动方程的研究,得出了一些较为准确的定价模型。
其中,从交易者角度出发,采用蒙特卡罗方法也是一种较为常见的方法。
3.研究框架本研究将采用蒙特卡罗模拟来进行几何型亚式期权的定价。
下面将主要包括以下步骤:1)确定随机过程方程和市场假设条件。
2)构造蒙特卡罗模拟方法,计算亚式期权的价格。
3)通过对比对于该亚式期权的不同价格结果,来为股票交易者提供决策依据。
4.研究方法蒙特卡罗方法是一种用随机数进行仿真的方法,通过随机模拟产生大量的实验数据,并用这些数据来估计所研究的问题的概率分布特征。
对于亚式期权的定价问题,我们也可以采用蒙特卡罗模拟方法来进行计算。
在估算亚式期权价格的过程中,我们需要建立一个随机过程模型来模拟股票价格。
这里我们采用几何布朗运动模型,该模型被广泛用于建模随机游走股票价格。
在模拟期权价格的过程中,我们将模拟股票价格的漂移和波动率。
对于股票的漂移,我们可以根据市场假设来设定,如每年的平均增长率。
对于波动率,我们可以根据已有历史数据来进行计算。
通过这些随机数,我们就可以通过蒙特卡罗方法来计算出亚式期权的价格。
5.研究贡献本研究将能够为股票交易者提供准确的决策依据,通过对比不同期权价格的结果,可以选择最佳的交易策略。
同时,本研究也拓宽了几何型亚式期权定价的研究方向。
6.结论本文介绍了几何型亚式期权的定价方法,并且采用蒙特卡罗方法进行计算。
通过建立数学模型和随机过程模拟,预测未来股票价格,并以此为基础计算出期权价格。
随机利率模型下几何平均亚式期权的保险精算定价

随机利率模型下几何平均亚式期权的保险精算定价王小莹;王玉文【摘要】介绍了几何平均亚式期权的定义及其性质,在随机利率模型下,应用保险精算方法,对几何平均亚式期权进行定价.【期刊名称】《哈尔滨师范大学自然科学学报》【年(卷),期】2018(034)001【总页数】3页(P1-3)【关键词】随机利率;几何平均亚式期权;保险精算定价【作者】王小莹;王玉文【作者单位】哈尔滨师范大学;哈尔滨师范大学【正文语种】中文【中图分类】O230 引言期权是一种衍生性的金融工具,为了与金融市场的实际状况更好地吻合,也为了满足更多投资者的需求,金融机构设计了许多种类型期权,亚式期权从此诞生.随着经济的发展,亚式期权在金融市场中的地位日趋重要,也越来越受市场喜欢,主要原因是亚式期权的价值强烈依赖于风险资产的价格路径.因此,这有效地规避在接近到期日时,套利者通过更改价格来获取暴利,也可以防止期权价格被人为控制.对于传统的Black scholes 公式,它的应用条件接近于理想化,需要在无套利、均衡、完备的条件下才可以应用.随后提出期权定价的保险精算方法,这项研究的期权定价公式改进了传统公式的应用条件,使得应用更为广泛,灵活.在研究期权定价的过程中发现,利率是影响定价的一个非常重要的因素.在很多定价方法中,都是将利率看作不变的常数,这与现实世界中利率的选取有很大不同,对于现实世界中的利率显然无法精确地估计量化.该文将利率更加接近现实利率,选择随机利率引入期权定价中,利用随机利率模型量化现实世界的利率变化,将模型应用于保险精算期权定价中,不仅可以满足现实的条件需求,还可以更好地提升期权定价的精度,使得应用更为广泛.该文中,将用保险精算法对随机利率模型下几何平均亚式期权进行定价.1 基础知识定义1.1 亚式期权是一种与路径极其相关的期权,它的价值与时间t以及风险资产S(t)相关,并且依赖路径J(t),即C=C(S,J,t)其中,路径J(t)分为:(i)按算术平均计算(ii)按几何平均计算分别对应: (i)算术平均亚式期权; (ii)几何平均亚式期权.文中研究的是敲定价格是固定的,看涨亚式期权: C(K,T)=(J(T)-K)+.其中C(K,T)代表到期日为T, K为敲定价格的期权价格[1].定义1.2 随机过程在{St,t≥0}在[0,T]上的期望收益率βs定义为[1]:其中E为ST数学期望,定义1.3 设C(K,T)为看涨期权的价格,P(K,T)为看跌期权的价格,在期权满足保险精算定价公式的条件下,期权在到期日T时刻被执行的条件为:亚式买权:exp{-βST}ST>exp(-E[r(T)]T)K亚式卖权:exp{-βsT}ST<exp{-E[r(T)]T}K定义:C(K,T)=E[[exp{-βsT}ST-exp{-E[r(T)]T}K]{α}]P(K,T)=E[[exp(-E[r(T)]T}K-exp{-βsT}ST]{β}]其中α=exp{-βsT}ST>exp{-E[r(T)]T}Kβ=exp{-βsT}ST<exp{-E[r(T)]T}K引理1.1 假设风险资产满足dSt=rStdt+σStdWt其中漂移率r,波动率σ为常数,则lnSt是一个正态随机过程,更进一步,令则lnJT是一个服从正态分布的随机变量,且:2 期权定价定理1.1 构造一份几何平均亚式期权,假设风险资产为{S(t):t≥0},在[0,T]上其价格过程为:dSt=E[r(T)]Stdt+σrStdWt市场利率r(t)=r(t,ω)其中,{Wt}为标准布朗,运动路径变量为Jt:那么敲定价格为K,到期日为T的期权,在0时刻的价值为:e-E[r(T)]TKΦ(d2)其中证明令r=E[r(T)]故由保险精算定价公式C0=E[(e-βJTJT-e-E[r(T)]K)X(e-βJT·JT>e-E[r(T)]TK=E[(e-β5TJT-e-rTK)X(e-βJTJT>e-E[r(T)]TK)](1)在期望增长率的定义中,以Jt替换St,得到其中e-βJTJT>e-rTK等价于lnJT>βJT-rT+lnK令d=βJT-rT+lnK则由(1)式及得到=e-βJTI1-e-rTKI2(2)其中而f (y)为y=lnJT的概率密度函数,这里因此令则其中因此(3)同样得到令得到(4)其中综合(2)(3)(4)式得C0=e-βJTI1-e-rTKI2=(5)其中参考文献[1] 王玉文,刘冠琦,王紫,,等, 随机金融数学引论[M].北京:科学出版社,2015.291-300.[2] 闫海峰,刘三阳.广义Black-Scholes模型期权定价新方法-保险精算方法[J].应用数学和力学,2003,24(7)730-738.[3] 钱丽丽, 期权定价问题的保险精算方法研究[J]. 当代财经,2007(5).[4] Long staff F A, Schwart E S. Valuing Credit Derivatives [J]. The Journal of Fixed Income,1995,2(5):6-12.[5] 田萍,张屹山,赵世舜.随机利率下期权定价的探讨[J].数理统计与管理,2008(6).[6] 韩松.随机利率下亚式期权定价的新方法[J].贵州师范大学学报,2015,33(3):64-72.[7] 约翰·B·考埃特,爱德华·I·爱特曼.石晓军,张振霞译.演进着的信用风险管理.北京: 机械工业出版社,2001.[8] 武军伟.信用风险定价理论综述[J].江苏商论,2008(30): 11-12.[9] 肖庆宪.信用价差的动态模型及其在期权定价中的应用[J].上海理工大学学报,2007,3: 223-226.[10] 黄在鑫.中美主要金融市场相关结构及风险传导路径研究-基于Copula理论与方法.[J]国际金融研究,2012(5):74-82.[11] John Hull.Risk Management And Financial Institutions.北京:机械工业出版社,2013。
Vasicek利率模型下利率衍生品定价的比较研究

三、总结
Vasicek 模型假设所有的参数都是常数, 不随时间变化, 而且波动率 也是一个 常数, 没 有考虑 到利率 水 平对波动率的影响以及波动率 本身 的 G ARCH 效 应, 并可 能出现 利率 为负的 情况, 这 些都是 该模 型的 缺 点。但 V asicek 模型结构简单, 其他很多更复杂的模型 都可看作是 V asicek 模型的扩展 , 所以该 一直是利 率 衍生品定价中常用模型之一。
5. 美式期权定价( 有限差分方法)
Br ennan 和 Schw artz ( 1977) 将有限差分方法应用到美式期权的价格估 计中, 现假设一个 零息美式 看 跌期权。在 V as icek 利率模型假设下, 该期权满足以下的微分方程:
f t
+
12 2
2f r2
+
r
f r
=
rf
把该期权的有效期分成 N 个等间隔的小时间段, 即 t = T / N 。假设 Pmax 为可达到的足够高的零 息 债券价格, 定义 p = Pmax / M , 形成 M + 1 个债券价格, 就构造了一个共有( M + 1) ( N + 1) 个点的坐 标 方格。其中 f ( i, j ) 对应时刻 i t 和股票价格 j p 用代表点的期权价格。通过将微分方程中的所有一阶 和
分形市场中具有时变利率的欧式外汇期权定价

分形市场中具有时变利率的欧式外汇期权定价
申敏
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2008(8)24
【摘要】选取最一般的外汇期权作为研究对象,在分形-Ito- 积分下证明国内国外无风险利率均为关于时间t的非随机函数时的欧式外汇看涨和看跌期权价格公式,并说明经典Black-Scholes期权定价公式是本公式的特例.
【总页数】4页(P6565-6568)
【作者】申敏
【作者单位】南京工业大学理学院数学与应用数学系,南京,210009
【正文语种】中文
【中图分类】F830.9
【相关文献】
1.具有时变参数的分数布朗运动环境下欧式缺口期权定价 [J], 白婷;李翠香
2.Vasicek利率模型下欧式看涨外汇期权定价分析 [J], 徐根新
3.随机波动率模型中应用鞅方法定价具有不同借贷利率的欧式期权 [J], 霍慧东;孔繁亮
4.分形布朗运动下的欧式外汇期权定价 [J], 刘目楼;何春雄
5.不同借贷利率下的欧式外汇期权定价的保险精算方法 [J], 王沛盈
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新商品申请-亚式期权

亚式期权模型评价一、亚式期权商品说明亚式期权与一般期权之不同,在于其「平均」之概念。
其方式可分为资产价格平均(Average Rate Options: ARO )或履约价平均(Average Strike Options: ASO )两种,以前者较为常见,其到期之报酬是由过去标的资产之平均价格与履约价格之差别而定,而非一般期权由标的资产到期价格与履约价格而定。
由于平均价格之波动性低于标的资产价格,故亚式期权之价格较一般期权为低。
以下列出各种亚式期权之到期报酬支付形式:资产价格平均:看涨:]0,)),0(([K T F AverageMax - 看跌:]0)),,0(([T F Average K Max -履约价平均: 看涨:)0)),,0(([T F Average F Max T-看跌:]0,)),0(([T F T F AverageMax - 其中T F =标的资产到期价格K =履约价 T =期权到期日二、亚式期权定价模型与模型测试 (一)亚式期权之定价模型亚式期权之平均方式又可分为「几何平均」与「算数平均」。
假设资产价格呈log-normal 分布时,由于log-normal 分布之几何平均本身亦为log-normal 分布,故几何平均亚式期权可依据Black-Scholes 模型加以更改,得到良好的公式解。
但一般实务上仍以算数平均期权较为常见,由于log-normal 分布之算数平均不为log-normal 分布,算数平均期权之评价较为困难。
因计算过程繁复,算数平均亚式期权难以用数值法评价,也难以找出精确的公式解,一般都以近似之方法求出逼近之公式解,或是使用如Monte Carlo simulation 等模拟法。
考虑标的物动态0),(≥+=T T dW F dt F dF T T T σμ这里μ是一固定数)(T W 是一个标准布朗运动,σ是一个波动度常数 这里 0t 式开始平均标的物的时刻,设定 T t t ≤≤0我们把观察期分成 n t t t ,...,,21。
几种奇异期权定价问题的研究

几种奇异期权定价问题的研究The study of Several exotic option pricing problem作者姓名孙江洁学位类型硕士学科、专业应用数学导师及职称杜雪樵教授2009年4月合肥工业大学本论文经答辩委员会全体委员审查,确认符合合肥工业大学硕士学位论文质量要求。
答辩委员会签名(工作单位、职称)主席:胡舒合,安大教授委员:凌能祥合工大教授惠军合工大副教授焦贤发合工大教授朱士信合工大教授导师:杜雪樵教授独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得合肥工业大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
学位论文作者签名:孙江洁签字日期: 09 年4月11日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解合肥工业大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。
本人授权合肥工业大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名:孙江洁导师签名:杜雪樵签字日期: 09年 4月 11日签字日期: 09年 4月 11日学位论文作者毕业后去向:工作单位:电话:通讯地址:邮编:几种奇异期权定价问题的研究摘要期权定价问题已经成为金融数学研究的核心问题之一,它涉及现代金融学的资产定价理论、投资组合理论、风险管理理论以及现代数学中的随机分析、优化理论等学科。
对金融衍生证券进行正确的估价是对风险资产进行有效投资关键。
为了满足金融市场的不断发展,各种新型期权、奇异期权应运而生。
为了更好地满足投资者的喜好、为了尽可能避免少数投资者操纵投资市场,我们有必要对奇异期权进行深入的研究。
随机利率下数字幂型期权的定价

∫ ∫ T (ρσr(s)a~(s,T)+σs)dW~sS + T 1-ρ2σr(s)a~(s,T)dW~S1(s)
t
t
σ1(t,T)
<
lnK1BS(tt,T)- 1 2σ21(t,T) σ1(t.T)
其中
Q~S(ST < K1)=N(d1)
同理
d1 =lnK1BS(ttσ,1T(t),-T1 2)σ21(t,T)
同 理 有 下 述 定 理 2.
定理2 在利率满足式(4)时,收益函数为式(2)的数字幂型期权的价格满足
C(t,St)=B(tK,1T)EQ~ (SαT ·IB Ft)
其中
B = (K1 ≤SαT < K2) 定理3 在利率满足式(4)时,收益函数为式(1)的数字幂型期权的定价公式为
C(t,St)=B(tK,1T)·Bα(tS,tα T)expæèçα22-ασ21(t,T)öø÷·(N(d2)-N(d1))
价格的关系.
本 文 研 究 了 在 随 机 利 率 下 数 字 幂 型 期 权 的 定 价 问 题 .在 随 机 利 率 下 得 到 的 数 字 幂 型 期 权 定 价 公 式 实 际
是 文 献 [4]和 文 献 [7]的 推 广 .
考虑一个随机的跨期经济,不确定性由概率空间(Ω,F,P)表示,Ft 代表时刻t 的信息流,满足“自然 假设”,即 Ft 是右连续的和单调递增的,且 F0 包含所有 F 可测的P 零测度集.
设St 表示时刻t的标的资产价格,C(t,St)是标的资产数字幂型期权在时刻t的价格.本文考虑的数字 幂型期权的收益函数为如下两种
C(T,ST )=KSαT1I(K1≤ST <K2 )
(1)
Vasiek利率模型下的亚式期权的定价问题和数值分析

263Vol.26No.3 20037ACTA MATHEMATICAE APPLICATAE SINICA July,2003 Vasiˇc ek∗(200092)(230026)Vasiˇc ekCauchyCauchy1(Call/Put Option)(Exotic Option).Black-ScholesVasiˇc ek T,[0,T]2001107∗(10201029)46826Monte Carlo[1,2],[3–5].Turnbull &Wakeman (1991)Levy (1992).LaplaceTaylor([6–9]),[3,10,11].Cauchy[12].1CauchyCauchy2T ,[0,T ]T 0(Zero-Coupon).(Ω,F,P )rSd r t =(β−αr t )d t +γd Z t ,d S t =S t (r t dt +σB t ).(2.1)(Z t ,B t )(Ω,F,P )2(F t )t ≥0σ-α,β,λ=0σ=0T ,1TTS (τ)d τTξ=S T −1TTS (τ)d τ+.(2.2)C (t )C (t )=E p ξexp−Ttr s d s F t .(2.3)I t =tS (τ)d τ,(t,r t ,S t ,I t )MarkovianC (t )(t,r,S,I )C (t,r,S,I ).Feymann-kac3Vasiˇc ek469 PDE Cauchy⎧⎪⎨⎪⎩∂V∂t+12σ2S2∂2V∂S2+12γ2∂2V∂r2+rS∂V∂S+(β−αr)∂V∂r+S∂V∂I−rV=0,V(T,S,r,I)=S−IT+,(2.4)0≤t<T,−∞<r<+∞,0≤S,I<+∞.(2.4),x=IT S ,V(t,S,r,I)=Sf(t,x,r),⎧⎨⎩∂f∂t+1T−rx∂f∂x+12σ2x2∂2f∂x2+(β−αr)∂f∂r+12γ2∂2f∂r2=0,f(T,x,r)=(1−x)+.(2.5)t→T∂2f(x,t,r)∂x2→δ(1−x),δ(ξ)0DiracT(2.5)f=f1+f2,f1f2PDE:⎧⎨⎩∂f1∂t+rx∂f1∂x+12σ2x2∂2f1∂x2+(β−αr)∂f1∂r+12γ2∂2f1∂r2−rf1=0,f1(T,x,r)=(1−x)+(2.7)⎧⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎩∂f2∂t+1T−rx∂f2∂x+12σ2x2∂2f2∂x2+(β−αr)∂f2∂r+12γ2∂2f2∂r21 =−1T−2rx∂f1∂x−rf,f2(T,x,r)=0,(2.7)0≤t<T,−∞<r<+∞,0≤x<+∞.f1Vasiˇc k1Call-PutC(t,r t,S t,K)−P(t,r t,S t,K)=S t−KP(t,T),(2.8) P(t,T)T0t Vasiˇc k([13]):C(t,r t,S t,K)=S t N(d1)−Ke−C1(t,T,r t)+σ2X2N(d2).(2.9)d1=log S tK+12σ2Y+C(t,T,r t)σ2X+σ2Y,d2=log S tK−σ2X+12σ2Y+C(t,T,r t)σ2X+σ2Y,σ2X=1αTtγ2e2α(T−u)d u,σ2Y=σ2(T−t),C1(t,T,r t)=γα(eα(T−t)−1)−γα2(T−t+1)+γα2eα(T−t).47026(2.6)f1(t,x,r)=xN(d1)−e−C1(t,T,r)+σ2X2N(d2)+e A(t,T)−B(t,T)r−x,(2.10)B(t,T)=1α[1−e−α(T−t)],A(t,T)= Tt12γ2B(s,T)−βB(s,T)d s.∂f1∂x=N(d1)−1,τ=T−t,(2.7)⎧⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎩∂f2∂τ−1T−rx∂f2∂x−12σ2x2∂2f2∂x2+(β−αr)∂f2∂r−12γ2∂2f2∂r2 =1T−2rxN(d1)−1+rf1=F(τ,x,r),f2(0,x,r)=0.(2.11)Cauchyx∈[0,X],r∈[−R,R],τ∈[0,T],∆x=XN,∆r=2RM,∆τ=TK.∂f∂τki,j=f k+1i,j−f k i,j∆τ+O(∆τ),∂f∂xki,j=f k i+1,j−f k i−1,j2∆x+O(∆x2),∂f∂rki,j=f k i,j+1−f k i,j−12∆r+O(∆r2),∂2f∂xki,j=f k i+1,j+f k i−1,j−2f k i,j∆x+O(∆x2),∂2f∂r2ki,j=f k i,j+1+f k i,j−1−2f k i,j∆r2+O(∆r2),(2.11),f k+1 i,j =1−σ2x2∆τ∆x2−γ2∆τ∆r2f k i,j+∆τ2∆xσ2x2i∆x+1−r j x if k i+1,j+∆τ2∆rγ2∆r+β−αr jf k i,j+1+∆τ2∆xσ2x2i∆x−1+r j x if k i−1,j+∆τ2∆rγ2∆r+αr j−βf k i,j−1+∆τF k i,j,(2.12)1≤i≤N−1,−M+1≤j≤M−1,1≤k≤K−1.∆r=∆x,∆x≤min{σ2x2i|1−r j x i|,γ2β−αr j},∆τ∆x2≤1γ2+σ2x2i3Vasiˇc ek471(2.12)O (∆τ+∆x 2),f k N,j ,f k 0,j ,f k i,M ,f ki,−M ,0≤i ≤N ,−M ≤j ≤M ,1≤k ≤K∀0<p <1,f k N,j =pf k −1N,j +(1−p )f kN −1,j ;(2.13)f k 0,j =pf k −10,j +(1−p )f k 1,j ;(2.14)f k i,M =pf k −1i,M +(1−p )f k i,M −1;(2.15)f k i,−M =pf k −1i,−M +(1−p )f k i,−M +1;(2.16)3f1S =100,I =1t t0S (τ)d τ=1003,T =3t =0.03,σ=30%,α=1,β=0.05γ=0.1γ=0.05r =Vasick Constant Vasick 0.115.847818.673315.63400.318.291134.416118.17360.520.814347.859820.74790.723.344257.774423.3150S =50,I =1t t0S (τ)d τ=1003,T =3t =0.03,σ=30%,α=1,β=0.05γ=0.1γ=0.05r =Vasick Constant Vasick 0.18.00239.39147.89230.39.249317.33959.18640.510.541324.203010.50410.711.840029.258711.82202β=0.1S =100,I =1t t0S (τ)d τ=1003,T =3t =0.03,σ=30%,α=1,β=0.1γ=0.1γ=0.05r =Vasick Constant Vasick 0.118.794018.673318.69760.321.396234.416121.34730.521.396247.859823.9827S =50,I =1t t0S (τ)d τ=1003,T =3t =0.03,σ=30%,α=1,β=0.1γ=0.1γ=0.05r =Vasick Constant Vasick 0.19.45869.39149.40540.310.793417.339510.76440.512.132524.203012.1204γ47226γβ<r,β=rβ1,23T=3,t=0.03,σ=30%,r=10%,α=1,β=0.1x1T=3,t=0.03,σ=30%,x=1,α=1,β=0.05r23Vasiˇc ek473 T=3,t=0.03,σ=30%,r=10%,α=1,β=0.05x34VasicekCauchy1Kemna A G Z,Vorst A C F.A Pricing Method for Options Based on Average Asset Values.Journal of Banking and Finance,1990,14:113–1292Carverhill A,Clewlow L.Flexible Convolution.RISK,1990,5:25–293Rogers L,Shi Z.The Value of an Asian Option.Journal of Applied Probability,1995,32:1077–1088 4Alziary B,Decamps J,Koehl P,A P.D.E.Approach to Asian Option:Analytical and Numerical Evidence.Journal of Banking and Finance,1997,21:613–6405Zvan R,Forsyth P,Vetzal K.Robust Numerical Methods for PDE Models of Asian Options.Journal of Computational Finance,1997/98,1(2):39–786Geman H,Yor M.Bessel process,Asian Options and Perpetuities.Mathematical Finance,1993,3(4): 349–3757Geman,H,Eydeland,A Domino Effect.RISK,1995,8:65–678Bouaziz L,Briys,E,Crouhy M.The Pricing of Forward Starting Asian Options.Journal of Banking and Finance,1994,18:823–8399Milevsky M A,Posner S n Options,the Sum of Lognomals and the Reciprocal Gamma Distribution.Journal of Financial and Quantitative Analysis,1998,33(3):409–42210Chalasani P,Jha,S,Varikooty A.Accurate Approximation for European-style Asian Options.Journal of Computational Finance,1998,1(4):11–304742611Thompson G W P.Fast Narrow Bounds on the Value of Asian Options.Working Paper,Centre for Financial Research,Judge Institute of Management Science,University of Cambridge,200012Zhang J E.A Semi-analytical Method for Pricing and Hedging Continuous-sampled Arithmetic Av-erage Rate Options.Journal of Computational Finance,2001,5(1):1–2013Wang L J,Zhang S.Princing the Reset Option under Stochastic Interest Rate.Applied Mathematics,A Journal of Chinese Universities,2002,17:471–478PRICING THE ASIAN OPTION UNDERV ASIˇCEK INTEREST RATEWANG Lijun(Department of Applied Mathematics,Tong-Ji University,Shanghai200093)ZHANG Shuguang(Department of Statistics and Finance of University of Science&Technology of China,Hefei230026) Abstract This paper presents a theory of continuous sampled Asian option pricing when the interest rate is modeled by Vasiˇc ek model.For arithmetic Asian option,we subtract an explicit formula from the solution of the price and get a PDE satisfied by the residue with smooth coefficients and0initial condition.We adopt infinite difference scheme to calculate the solution numerically.Key words Asian option,floating strike price,infinite difference scheme。
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263Vol.26No.3 20037ACTA MATHEMATICAE APPLICATAE SINICA July,2003 Vasiˇc ek∗(200092)(230026)Vasiˇc ekCauchyCauchy1(Call/Put Option)(Exotic Option).Black-ScholesVasiˇc ek T,[0,T]2001107∗(10201029)46826Monte Carlo[1,2],[3–5].Turnbull &Wakeman (1991)Levy (1992).LaplaceTaylor([6–9]),[3,10,11].Cauchy[12].1CauchyCauchy2T ,[0,T ]T 0(Zero-Coupon).(Ω,F,P )rSd r t =(β−αr t )d t +γd Z t ,d S t =S t (r t dt +σB t ).(2.1)(Z t ,B t )(Ω,F,P )2(F t )t ≥0σ-α,β,λ=0σ=0T ,1TTS (τ)d τTξ=S T −1TTS (τ)d τ+.(2.2)C (t )C (t )=E p ξexp−Ttr s d s F t .(2.3)I t =tS (τ)d τ,(t,r t ,S t ,I t )MarkovianC (t )(t,r,S,I )C (t,r,S,I ).Feymann-kac3Vasiˇc ek469 PDE Cauchy⎧⎪⎨⎪⎩∂V∂t+12σ2S2∂2V∂S2+12γ2∂2V∂r2+rS∂V∂S+(β−αr)∂V∂r+S∂V∂I−rV=0,V(T,S,r,I)=S−IT+,(2.4)0≤t<T,−∞<r<+∞,0≤S,I<+∞.(2.4),x=IT S ,V(t,S,r,I)=Sf(t,x,r),⎧⎨⎩∂f∂t+1T−rx∂f∂x+12σ2x2∂2f∂x2+(β−αr)∂f∂r+12γ2∂2f∂r2=0,f(T,x,r)=(1−x)+.(2.5)t→T∂2f(x,t,r)∂x2→δ(1−x),δ(ξ)0DiracT(2.5)f=f1+f2,f1f2PDE:⎧⎨⎩∂f1∂t+rx∂f1∂x+12σ2x2∂2f1∂x2+(β−αr)∂f1∂r+12γ2∂2f1∂r2−rf1=0,f1(T,x,r)=(1−x)+(2.7)⎧⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎩∂f2∂t+1T−rx∂f2∂x+12σ2x2∂2f2∂x2+(β−αr)∂f2∂r+12γ2∂2f2∂r21 =−1T−2rx∂f1∂x−rf,f2(T,x,r)=0,(2.7)0≤t<T,−∞<r<+∞,0≤x<+∞.f1Vasiˇc k1Call-PutC(t,r t,S t,K)−P(t,r t,S t,K)=S t−KP(t,T),(2.8) P(t,T)T0t Vasiˇc k([13]):C(t,r t,S t,K)=S t N(d1)−Ke−C1(t,T,r t)+σ2X2N(d2).(2.9)d1=log S tK+12σ2Y+C(t,T,r t)σ2X+σ2Y,d2=log S tK−σ2X+12σ2Y+C(t,T,r t)σ2X+σ2Y,σ2X=1αTtγ2e2α(T−u)d u,σ2Y=σ2(T−t),C1(t,T,r t)=γα(eα(T−t)−1)−γα2(T−t+1)+γα2eα(T−t).47026(2.6)f1(t,x,r)=xN(d1)−e−C1(t,T,r)+σ2X2N(d2)+e A(t,T)−B(t,T)r−x,(2.10)B(t,T)=1α[1−e−α(T−t)],A(t,T)= Tt12γ2B(s,T)−βB(s,T)d s.∂f1∂x=N(d1)−1,τ=T−t,(2.7)⎧⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎩∂f2∂τ−1T−rx∂f2∂x−12σ2x2∂2f2∂x2+(β−αr)∂f2∂r−12γ2∂2f2∂r2 =1T−2rxN(d1)−1+rf1=F(τ,x,r),f2(0,x,r)=0.(2.11)Cauchyx∈[0,X],r∈[−R,R],τ∈[0,T],∆x=XN,∆r=2RM,∆τ=TK.∂f∂τki,j=f k+1i,j−f k i,j∆τ+O(∆τ),∂f∂xki,j=f k i+1,j−f k i−1,j2∆x+O(∆x2),∂f∂rki,j=f k i,j+1−f k i,j−12∆r+O(∆r2),∂2f∂xki,j=f k i+1,j+f k i−1,j−2f k i,j∆x+O(∆x2),∂2f∂r2ki,j=f k i,j+1+f k i,j−1−2f k i,j∆r2+O(∆r2),(2.11),f k+1 i,j =1−σ2x2∆τ∆x2−γ2∆τ∆r2f k i,j+∆τ2∆xσ2x2i∆x+1−r j x if k i+1,j+∆τ2∆rγ2∆r+β−αr jf k i,j+1+∆τ2∆xσ2x2i∆x−1+r j x if k i−1,j+∆τ2∆rγ2∆r+αr j−βf k i,j−1+∆τF k i,j,(2.12)1≤i≤N−1,−M+1≤j≤M−1,1≤k≤K−1.∆r=∆x,∆x≤min{σ2x2i|1−r j x i|,γ2β−αr j},∆τ∆x2≤1γ2+σ2x2i3Vasiˇc ek471(2.12)O (∆τ+∆x 2),f k N,j ,f k 0,j ,f k i,M ,f ki,−M ,0≤i ≤N ,−M ≤j ≤M ,1≤k ≤K∀0<p <1,f k N,j =pf k −1N,j +(1−p )f kN −1,j ;(2.13)f k 0,j =pf k −10,j +(1−p )f k 1,j ;(2.14)f k i,M =pf k −1i,M +(1−p )f k i,M −1;(2.15)f k i,−M =pf k −1i,−M +(1−p )f k i,−M +1;(2.16)3f1S =100,I =1t t0S (τ)d τ=1003,T =3t =0.03,σ=30%,α=1,β=0.05γ=0.1γ=0.05r =Vasick Constant Vasick 0.115.847818.673315.63400.318.291134.416118.17360.520.814347.859820.74790.723.344257.774423.3150S =50,I =1t t0S (τ)d τ=1003,T =3t =0.03,σ=30%,α=1,β=0.05γ=0.1γ=0.05r =Vasick Constant Vasick 0.18.00239.39147.89230.39.249317.33959.18640.510.541324.203010.50410.711.840029.258711.82202β=0.1S =100,I =1t t0S (τ)d τ=1003,T =3t =0.03,σ=30%,α=1,β=0.1γ=0.1γ=0.05r =Vasick Constant Vasick 0.118.794018.673318.69760.321.396234.416121.34730.521.396247.859823.9827S =50,I =1t t0S (τ)d τ=1003,T =3t =0.03,σ=30%,α=1,β=0.1γ=0.1γ=0.05r =Vasick Constant Vasick 0.19.45869.39149.40540.310.793417.339510.76440.512.132524.203012.1204γ47226γβ<r,β=rβ1,23T=3,t=0.03,σ=30%,r=10%,α=1,β=0.1x1T=3,t=0.03,σ=30%,x=1,α=1,β=0.05r23Vasiˇc ek473 T=3,t=0.03,σ=30%,r=10%,α=1,β=0.05x34VasicekCauchy1Kemna A G Z,Vorst A C F.A Pricing Method for Options Based on Average Asset Values.Journal of Banking and Finance,1990,14:113–1292Carverhill A,Clewlow L.Flexible Convolution.RISK,1990,5:25–293Rogers L,Shi Z.The Value of an Asian Option.Journal of Applied Probability,1995,32:1077–1088 4Alziary B,Decamps J,Koehl P,A P.D.E.Approach to Asian Option:Analytical and Numerical Evidence.Journal of Banking and Finance,1997,21:613–6405Zvan R,Forsyth P,Vetzal K.Robust Numerical Methods for PDE Models of Asian Options.Journal of Computational Finance,1997/98,1(2):39–786Geman H,Yor M.Bessel process,Asian Options and Perpetuities.Mathematical Finance,1993,3(4): 349–3757Geman,H,Eydeland,A Domino Effect.RISK,1995,8:65–678Bouaziz L,Briys,E,Crouhy M.The Pricing of Forward Starting Asian Options.Journal of Banking and Finance,1994,18:823–8399Milevsky M A,Posner S n Options,the Sum of Lognomals and the Reciprocal Gamma Distribution.Journal of Financial and Quantitative Analysis,1998,33(3):409–42210Chalasani P,Jha,S,Varikooty A.Accurate Approximation for European-style Asian Options.Journal of Computational Finance,1998,1(4):11–304742611Thompson G W P.Fast Narrow Bounds on the Value of Asian Options.Working Paper,Centre for Financial Research,Judge Institute of Management Science,University of Cambridge,200012Zhang J E.A Semi-analytical Method for Pricing and Hedging Continuous-sampled Arithmetic Av-erage Rate Options.Journal of Computational Finance,2001,5(1):1–2013Wang L J,Zhang S.Princing the Reset Option under Stochastic Interest Rate.Applied Mathematics,A Journal of Chinese Universities,2002,17:471–478PRICING THE ASIAN OPTION UNDERV ASIˇCEK INTEREST RATEWANG Lijun(Department of Applied Mathematics,Tong-Ji University,Shanghai200093)ZHANG Shuguang(Department of Statistics and Finance of University of Science&Technology of China,Hefei230026) Abstract This paper presents a theory of continuous sampled Asian option pricing when the interest rate is modeled by Vasiˇc ek model.For arithmetic Asian option,we subtract an explicit formula from the solution of the price and get a PDE satisfied by the residue with smooth coefficients and0initial condition.We adopt infinite difference scheme to calculate the solution numerically.Key words Asian option,floating strike price,infinite difference scheme。