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        LS模型下信用價(jià)差看跌期權(quán)定價(jià)研究

        2011-07-05 03:37:28張海永李慶宏
        關(guān)鍵詞:利率模型

        張海永,李慶宏

        (滁州學(xué)院數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,安徽 滁州 239000)

        0 引言

        1973年,F(xiàn)ischer Black與Myron Scholes在《政治經(jīng)濟(jì)學(xué)雜志》發(fā)表研究論文"The Pricing of Options and Corporate Liabilities",提出了著名的Black-Scholes期權(quán)定價(jià)公式,此公式假定在期權(quán)有效期內(nèi),無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率、股票資產(chǎn)期望收益變量和價(jià)格波動(dòng)率是恒定的。此后,無(wú)數(shù)的研究學(xué)者就該模型存在的問(wèn)題和多條假設(shè)進(jìn)行改進(jìn),希望使得定價(jià)更加精確或者減少一些假設(shè)。

        1995年,Longstaff和Schwartz提出無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率rt和信用價(jià)差st都滿足Vasicek模型,

        其中αr和αs是正常數(shù),分別表示利率和價(jià)差的均值回復(fù)速度;γr和γs為正常數(shù),分別表示利率和價(jià)差的長(zhǎng)期平均水平;σr和σs為常數(shù),分別是它們的波動(dòng)率。是標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動(dòng)ρ為常相關(guān)系數(shù)。模型⑴、⑵ 被稱為L(zhǎng)ongstaff-Schwartz模型,簡(jiǎn)稱LS模型。

        本文主要研究在LS模型下怎樣為幾何平均浮動(dòng)執(zhí)行價(jià)的亞式信用價(jià)差看跌期權(quán)定價(jià)。

        1 幾何平均浮動(dòng)執(zhí)行價(jià)的亞式信用價(jià)差看跌期權(quán)定價(jià)

        先給出一個(gè)有用的引理。

        其中 a、b、c、d 是實(shí)數(shù)且 c、d 不同時(shí)為零。

        定理 在LS模型下,到期日為T(mén)幾何平均浮動(dòng)執(zhí)行價(jià)的亞式信用價(jià)差看跌期權(quán)價(jià)值為

        證明:到期日為T(mén)的幾何平均浮動(dòng)執(zhí)行價(jià)亞式信用價(jià)差看跌期權(quán)價(jià)值可以表示為:

        2 結(jié)語(yǔ)

        Black-Scholes期權(quán)定價(jià)公式對(duì)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的假設(shè)條件較為嚴(yán)格,本文放寬了這個(gè)假設(shè)條件。在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率和標(biāo)的信用價(jià)差均服從Vasicek模型(即Longstaff&Schwartz模型)的條件下,從測(cè)度及標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動(dòng)的角度出發(fā),推導(dǎo)出了LS模型下幾何平均浮動(dòng)執(zhí)行價(jià)的亞式信用價(jià)差看跌期權(quán)定價(jià)公式,在使用時(shí),這個(gè)定價(jià)公式比Black-Scholes期權(quán)定價(jià)公式更能適應(yīng)金融市場(chǎng)的實(shí)際情況。

        [1]F.Black,M.Scholes.The pricing of options and corporate liabilities[J].Journal of Political Economy,1973(81):637-654.

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        [3]F.A Longstaff,E.S.Schwartz.Valuing credit derivatives[J].The Journal of Fixed Income,1995(5):6-12.

        [4]王軍,王娟.隨機(jī)過(guò)程及其在金融領(lǐng)域的應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,2007:171.

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        [7]黃重器.Fubini定理的推廣[J].龍巖師專(zhuān)學(xué)報(bào),1983(2):15-21.

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