戴 璐,汪勝橋
(1.武漢理工大學(xué) 理學(xué)院,湖北 武漢430070;2.華中科技大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,湖北 武漢430074)
即期利率在金融活動(dòng)中扮演著舉足輕重的角色。至今已有很多經(jīng)濟(jì)學(xué)者和數(shù)學(xué)學(xué)者建立了相應(yīng)的模型來模擬它,式(1)的模型就是很有代表性的一個(gè)隨機(jī)微分方程[1]:
這是一個(gè)很重要的模型,它包含了眾多經(jīng)典的模 型,例 如,BLACK 和 SCHOLES[2],MERTON[3],COX[4],VASICEK[5],DOTHAN[6],BRENNAN 和 SCHWARTZ[7],COX,INGERSOLL 和ROSS[8]建立的模型。類似的,AIT-SAHALIA[9]建立了如下的非線性隨機(jī)微分方程模型:
其中:αi>0,i=-1,0,1,2;βj>0,j =0,1,2;β3>1。該方程的漂移系數(shù)與擴(kuò)散系數(shù)均是非線性的,比式(1)更具普遍性。CHENG[10]已經(jīng)證明了式(2)的特例:
解析性質(zhì),包含解的存在唯一性、有界性、EM 解的收斂性。筆者將在式(3)的基礎(chǔ)上證明式(2)的有關(guān)解析性質(zhì),包括非負(fù)解的存在唯一性、EM解的收斂性,以及在金融資產(chǎn)定價(jià)中的應(yīng)用,將結(jié)論推向更一般的情形。
假設(shè)(Ω,F(xiàn),P)是一個(gè)完備的概率空間,{Ft}t≥0是一個(gè)流且滿足基本條件,即它是右連續(xù)遞增的且F0包含所有的零測(cè)度集。令w(t)為定義在概率空間上的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動(dòng)??煽紤]式(2)在滿足初值x(0)>0 時(shí)t≥0 的情況。為了使式(1)在任意給定的初值條件下有唯一的全局解,方程的系數(shù)需要滿足線性增長(zhǎng)條件和Lipschitz 條件。但是,式(2)的系數(shù)顯然不滿足線性增長(zhǎng)條件,僅滿足局部Lipschitz 條件,可懷疑其解可能在有限的時(shí)刻爆炸。另外,式(2)通常用來描述利率與其他的金融產(chǎn)品,因此很自然地希望其解是非負(fù)的。下面證明式(2)存在非負(fù)的唯一解。
定理1 設(shè)參數(shù)αi>0,i=-1,0,1,2;βj>0,j=0,1,2;β3>1,則對(duì)任意的初始條件x(0)>0,式(2)在t≥0 時(shí)依概率1 存在非負(fù)的唯一解。
證明 雖然CHENG 只是證明了式(3),但是其思想還是很重要的,可用該方法完成證明。
由于式(2)的系數(shù)滿足局部Lipschitz 條件,因此對(duì)任意給定的初始條件x(0)>0,式(2)存在一個(gè)最大局部解x(t),t∈[0,τe),其中,τe是停時(shí),表示首次爆炸時(shí)刻或者零時(shí)。為了證明定理,需要證明τe=∞a.s.對(duì)于充分大的整數(shù)k,定義停時(shí):
顯然V(·)≥0,當(dāng)x→∞或x→0 時(shí),V(x)→∞。由Ito 公式可得:
由αi>0,i =-1,0,1,2;βj>0,j =0,1,2;β3>1可知,LV 的最高次數(shù)項(xiàng)的系數(shù)為負(fù)數(shù),從而LV 有界,取一個(gè)上界K1。在式(6)兩側(cè)取積分、期望,則對(duì)任意的T >0,可有:
很自然地就可以得到關(guān)于解的有界性的一個(gè)簡(jiǎn)單推論如下:
推論 對(duì)任意給定的初始條件x(0)>0,ε∈(0,1),T >0,存在充分大的整數(shù)k =k(x(0),ε,T),使得對(duì)一切0≤t≤T,都有P(1/k <x(t)<k)≥1-ε成立。
雖然式(2)的具體解很難求出,但是可以考慮其數(shù)值解。以下主要研究方程的EM 數(shù)值解。
對(duì)于給定的時(shí)間步長(zhǎng)Δ ∈(0,1),令X0=x(0)>0,且:
Xn+1=Xn+f(Xn)Δ+ |g(Xn)|Δwn,n=0,1,2,…
證明 證明分兩步完成:
(1)對(duì)于充分大的整數(shù)k,定義停時(shí)ρk=inf{t∈[0,T]∶X(t)?[1/k,k]}。設(shè)V 如式(5),由Ito公式,結(jié)合Lipschitz 條件,可有:
其中,ck為與k 有關(guān)的非負(fù)常數(shù)。
對(duì)任意的s∈[0,T∧ρk],令[s/Δ]為s/Δ 的整數(shù)部分。由式(7)可有:
(2)設(shè)τk為式(4)所定義,令θk=τk∧ρk,則存在正常數(shù)c=c(k,T)使得:
筆者列舉兩例來說明建立在EM 算法上的收斂性可以廣泛地應(yīng)用在以式(2)為基本模型的金融產(chǎn)品定價(jià)問題上,這就充分說明了基于EM 算法的蒙特卡洛模擬可計(jì)算各類金融產(chǎn)品的預(yù)期收益率。
例1 若歐式期權(quán)在期滿時(shí)刻T 的合約價(jià)格為E,那么在期滿時(shí)的收益為:
定義其近似值為:
應(yīng)用定理2 就可得到:
定義其近似值為:
應(yīng)用定理2 可以得到:
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