(定价策略)期权定价中的蒙特卡洛模拟方法最全版

（定价策略）期权定价中的蒙特卡洛模拟方法期权定价中的蒙特卡洛模拟方法期权作为最基础的金融衍生产品之一，为其定价一直是金融工程的重要研究领域，主要使用的定价方法有偏微分方程法、鞅方法和数值方法。

而数值方法又包括了二叉树方法、有限差分法和蒙特卡洛模拟方法。

蒙特卡洛方法的理论基础是概率论与数理统计，其实质是通过模拟标的资产价格路径预测期权的平均回报并得到期权价格估计值。

蒙特卡洛方法的最大优势是误差收敛率不依赖于问题的维数，从而非常适宜为高维期权定价。

§1.预备知识◆两个重要的定理：柯尔莫哥洛夫(Kolmogorov)强大数定律和莱维一林德贝格(Levy-Lindeberg)中心极限定理。

大数定律是概率论中用以说明大量随机现象平均结果稳定性的一系列极限定律。

在蒙特卡洛方法中用到的是随机变量序列同分布的Kolmogorov强大数定律：设为独立同分布的随机变量序列，若则有显然，若是由同一总体中得到的抽样，那么由此大数定律可知样本均值当n很大时以概率1收敛于总体均值。

中心极限定理是研究随机变量之和的极限分布在何种情形下是正态的，并由此应用正态分布的良好性质解决实际问题。

设为独立同分布的随机变量序列，若则有其等价形式为。

◆Black-Scholes期权定价模型模型的假设条件：1、标的证券的价格遵循几何布朗运动其中，标的资产的价格是时间的函数，为标的资产的瞬时期望收益率，为标的资产的波动率，是维纳过程。

2、证券允许卖空、证券交易连续和证券高度可分。

3、不考虑交易费用或税收等交易成本。

4、在衍生证券的存续期内不支付红利。

5、市场上不存在无风险的套利机会。

6、无风险利率为一个固定的常数。

下面，通过构造标的资产与期权的资产组合并根据无套利定价原理建立期权定价模型。

首先，为了得到期权的微分形式，先介绍随机微积分中的最重要的伊藤公式。

伊藤Ito公式：设，是二元可微函数，若随机过程满足如下的随机微分方程则有根据伊藤公式，当标的资产的运动规律服从假设条件中的几何布朗运动时，期权的价值的微分形式为现在构造无风险资产组合，即有，经整理后得到这个表达式就是表示期权价格变化的Black-Scholes 偏微分方程。

它同时适合欧式看涨期权、欧式看跌期权、美式看涨期权和美式看跌期权，只是它们的终值条件和边界条件不同，其价值也不相同。

欧式看涨期权的终边值条件分别为，通过求解带有终边值条件的偏微分方程，得出欧式看涨期权的的解析解：其中，，，，为期权的执行日期，为期权的执行价格。

欧式看跌期权的终边值条件分别为，此外，美式看涨期权的终值条件为，美式看跌期权的终值条件为。

然而，美式期权的价值没有解析解，我们一般可通过数值方法（蒙特卡洛模拟、有限差分法等）求得其近似解。

◆风险中性期权定价模型如果期权的标的资产价格服从几何布朗运动即标的资产的瞬时期望收益率取为无风险利率。

同理，根据伊藤公式可以得到对数正态分布的概率密度函数：设，，则的密度函数为根据上述公式，得到标的资产的密度函数如下在风险中性概率测度下，欧式看涨期权定价为：接下来，求解以上风险中性期望。

首先，对上式的右边第一个广义积分分别作变量替换和，可以得到再对等式的右边的第二个无穷积分，令，可求得将以上的计算结果代入期望等式中，得到欧式看涨期权的价格公式为：其中，，。

可以看出，对于欧式看涨期权的风险中性定价方法的结果与基于资产复制的偏微分方程定价方法的结果是一致的。

基于风险中性的期权定价原理在于：任何资产在风险中性概率测度下，对于持有者来说都是风险偏好中性的，便可用风险中性概率求取期权的期望回报再将其进行无风险折现便是初始时刻的期权价值。

蒙特卡洛模拟方法就是一种基于风险中性原理的期权数值定价方法。

§2.蒙特卡洛模拟方法及其效率假设所求量是随机变量的数学期望，那么近似确定的蒙特卡洛方法是对进行n次重复抽样，产生独立同分布的随机变量序列，并计算样本均值。

那么根据Kolmogorov强大数定律有。

因此，当n充分大时，可用作为所求量的估计值。

由中心极限定理可得到估计的误差。

设随机变量的方差，对于标准正态分布的上分位数，有这表明，置信水平对应的渐近置信区间是。

实际上，由此可确定蒙特卡洛方法的概率化误差边界，其误差为，误差收敛速度是。

不难看出，蒙特卡洛方法的误差是由和决定的。

在对同一个进行抽样的前提下，若想将精度提高一位数字，要么固定，将n增大100倍；要么固定n将减小10倍。

若两个随机变量的数学期望，，那么无论从或中抽样均可得到的蒙特卡洛估计值。

比较其误差，设获得的一个抽样所需的机时为，那么在时间T内生成的抽样数，若使，则需使。

因而，若要提高蒙特卡罗方法的效率，不能单纯考虑增加模拟的次数n 或是减小方差，应当在减小方差的同时兼顾抽取一个样本所耗费的机时，使方差与机时t的乘积尽量的小。

§3.蒙特卡洛模拟方法为期权定价的实现步骤期权定价的蒙特卡洛方法的理论依据是风险中性定价原理：在风险中性测度下，期权价格能够表示为其到期回报的贴现的期望值，即，其中的表示风险中性期望，r为无风险利率，T为期权的到期执行时刻，是关于标的资产价格路径的预期收益。

由此可知，计算期权价格即就是计算一个期望值，蒙特卡洛方法便是用于估计期望值，因此可以得到期权定价的蒙特卡洛方法。

一般地，期权定价的蒙特卡洛模拟方法包含以下几步（以欧式看涨期权为例）:(l)在风险中性测度下模拟标的资产的价格路径将时间区间分成n个子区间，标的资产价格过程的离散形式是，(2)计算在这条路径下期权的到期回报，并根据无风险利率求得回报的贴现(3)重复前两步，得到大量期权回报贴现值的抽样样本(4)求样本均值，得到期权价格的蒙特卡洛模拟值另外，我们还可以得到蒙特卡洛模拟值与真值的概率化误差边界，这也是蒙特卡洛方法为期权定价的优势之一。

由于，m条路径的收益均值为，m条路径的方差为，则可得95%的置信区间为。

例1：假设无红利的股票A，初始价格为￥6，价格过程服从几何布朗运动，年预期收益率为10%，收益率的波动率为每年25%，时间步长为0.01年（1年为100时间步），给定数据，，以及＝100，用蒙特卡洛方法模拟资产的价格路径如下：（1）（2）图（1）蒙特卡洛方法模拟股票A价格路径，图（2）蒙特卡洛方法模拟股票B价格路径。

若无红利的股票B、C、D，其价格均为￥6，股票B的期望收益率为0.1，波动率为0.6；股票C的期望收益率为0.5，波动率为0.25；股票D的期望收益率为0.5，波动率为0.6，分别用蒙特卡洛方法模拟该三种股票在一年内的价格路径如下：（3）（4）图（3）蒙特卡洛方法模拟股票C价格路径，图（4）蒙特卡洛方法模拟股票D价格路径。

从图中可以看出，股票C和股票D的价格上升速度较快，而股票B和股票D的价格波动比较大。

这是与股票C 和股票D价格的期望收益率较高，股票B和股票D价格的波动率较高相对应的。

欧式看涨期权，通过Black-Scholes公式计算得的精确值为，蒙特卡洛模拟的价格为，其蒙特卡洛模拟图如下：（5）上述同样的条件，路径由100逐渐增加到1000000条，对应地分别得到的期权价值的模拟值和置信区间，结果如下表所示：各种路径下蒙特卡洛方法模拟的95%置信区间§4.蒙特卡洛模拟方法为我国权证定价权证是一种合同，权证投资者在约定时间内有权按约定价格向发行人购入或者出售合同规定的标的证券。

权证发行人可以是标的证券的发行人或其之外的第三方。

权证主要具有价格发现和风险管理的功能，它是一种有效的风险管理和资源配置工具。

现选取我国认股权证中的五粮YGC1、马钢CWB1、伊利CWB1为例，以2006年的价格作为样本区间模拟认股权证的价值，并将这些权证的蒙特卡洛模拟价值和由wind 数据库给出的理论值进行比较。

本例采用一年期短期利率2.52%作为无风险利率，用这些权证的正股股票价格序列来计算波动率。

现实中用等时间间隔观测股票价格序列，股票投资的连续复利收益率，（），则的样本标准差。

如果用日数据计算波动率，则年度波动率按下式计算：年度波动率＝日波动率*（每年的交易日数）1/2将时间区间取为2006年12月1日－2006年12月29日，则由蒙特卡洛方法模拟的认股权证价格与Black-Scholes模型的精确值和市场价格比较的结果如下：蒙特卡洛方法对五粮YGC1认股权证的模拟（）蒙特卡洛方法对马钢CWB1认股权证的模拟（）蒙特卡洛方法对伊利CWB1认股权证的模拟（）从表可看出，由蒙特卡洛方法模拟的认购权证价格的模拟值比由Black-Scholes公式计算的理论值更接近实际值。

为了更直观的比较，由蒙特卡洛方法模拟的认股权证价格与Black-Scholes模型的精确值和市场价格比较的结果如下图。

其中SJ代表实际值，MC代表蒙特卡洛方法求得的模拟值，BS代表由Black-Scholes公式计算出的理论值。

五粮YGC1价格模拟比较图马钢CWB1价格模拟比较图伊利CWB1价格模拟比较图从图中明显看出，五粮YGC1和伊利CWB1的模拟结果比较好，蒙特卡洛模拟值和Black-Scholes模型的理论值均与实际值吻合；而马钢CWB1的实证结果不理想，但是三种结果的走势图有共同的趋势。

从比较分析中发现蒙特卡洛方法模拟的价格比Black-Scholes模型更接近实际价格。

对于这些认股权证价格的模拟结果的好坏，受诸多因素影响，主要与选取的波动率和中国权证市场的发展特点有关等等。

◆隐含波动率及其数值计算方法隐含波动率是一个在市场上无法观察到的波动率，是通过Black-Scholes期权定价公式计算出来的波动率。

由于我们无法给出它的解析解，因此，只能借助于数值计算给出近似解。

下面介绍牛顿迭代法计算隐含波动率。

牛顿迭代法是牛顿在17世纪提出的一种在实数域上近似求解方程根的方法。

步骤1.将函数在点附近展开成泰勒级数步骤2.取泰勒级数的前两项作为假设，求解方程，并令其解为，得，这样得到迭代公式，经过n次迭代后，可以求出的近似解。

根据牛顿迭代法，隐含波动率的计算步骤如下：1.假设其他变量保持不变，认为函数是隐含波动率的一元函数，其中的是市场上观察到的期权价格。

2.求函数的导数3.由迭代公式计算波动率，直至（是期望达到的精度）。

此外，为了计算隐含波动率，经济学家和理财专家曾做过种种努力试图寻找一个计算波动率的公式。

如Brenner 和Subrahmanyam于1988年，Chance于1993年分别提出计算隐含波动率的公式，虽然这些公式对于持有平价期权的波动率的计算还算准确，但是基础资产的价格一旦偏离期权的执行价格的现值，其准确性就会丧失。

1996年，Corrado和Miller在前人研究的基础上建立了如下公式，大大提高了隐含波动率的计算的准确性：§5.服从跳扩散过程的无形资产期权定价问题及其蒙特卡洛模拟分析◆服从跳扩散过程的期权定价方法正常的波动用几何布朗运动(Brown)来描述—由供需不平衡、利率变动或整个经济的波动等因素引起的。