MATLAB实现:带股息的美式期权近似定价方法
需积分: 18 164 浏览量
更新于2024-12-09
收藏 5KB ZIP 举报
资源摘要信息:"美式看涨期权定价近似值研究"
在金融衍生品市场中,美式期权是一种允许持有者在到期日之前的任何时间点都可以行使权利的期权。美式看涨期权给予了持有者在未来某一特定时间以特定价格购买一定数量的基础资产的权利。相比欧式期权,美式期权的定价更为复杂,因为持有者可以选择最佳的时机行权,这涉及到了对未来价值的预测和对当前价值的评估。
在本资源中,我们重点探讨的是带有一次股息支付的美式看涨期权的定价近似值。股息支付对于期权定价是一个关键因素,因为它会直接影响到基础资产的未来现金流,进而影响期权的价值。在现实世界中,公司通常会在特定时间支付股息给其股东,这种股息支付会降低基础资产的价值,因此在定价时需要考虑这一因素。
针对这一问题,本资源中提及了三种不同的定价近似方法:Roll近似、Geske近似和Whaley近似。这些方法都是用来估计带有股息的美式看涨期权的理论价格。下面详细解释这三种近似方法的核心概念和数学原理。
1. Roll近似:
Roll近似是一种基于二项式模型的定价方法,它假设在期权有效期内只发生一次股息支付。Roll近似的关键是考虑股息支付时的价值减少,并将这个减少的价值从期权的内在价值中扣除。这种方法的数学表达式相对简单,易于计算,但是它假设了一个较为静态的市场环境,可能无法准确反映实际市场中的波动性。
2. Geske近似:
Geske的近似方法是基于两阶段二项式树模型的,它将期权的有效期分为两个阶段。在第一个阶段,使用二项式模型来计算无股息支付的期权价值;在第二个阶段,期权价值会根据基础资产在股息支付后降低的价值进行调整。Geske模型考虑了股息支付后基础资产价值的变化,因此可以提供更为精确的定价。不过,Geske近似要求市场满足一定的条件,比如股息支付的确切时间点是已知的,且基础资产的价格遵循特定的随机过程。
3. Whaley近似:
Whaley近似是一种复合期权的定价方法,它将美式看涨期权视为一个看跌期权和一个看涨期权的组合。这种方法利用了Black-Scholes公式,通过构建一个合成的看跌期权来近似原始的看涨期权价值。Whaley近似特别适合于长期的美式期权定价,因为它能够较好地处理期权剩余期限长和股息支付的影响。
资源中提到的"二元正态分布"和"正态分布"是金融数学中用于描述资产价格变动和期权定价概率分布的工具。二元正态分布通常用于描述两个相关资产的价格变动,而正态分布则广泛应用于期权定价模型中,因为资产价格变化的对数通常被认为近似于正态分布。
代码的开发使用了MATLAB,这是一个广泛应用于工程计算、数据分析以及数值计算领域的数学软件。MATLAB的强大功能可以帮助我们快速实现复杂的数学模型和算法,它也提供了丰富的数学函数库和图形用户界面,使得进行期权定价分析和模拟变得更加简便。
本资源的文件名"rgw.zip"可能包含了上述三种近似方法的MATLAB代码实现,这些代码被压缩在一起,方便用户下载、解压并运行。
总的来说,这份资源为我们提供了三种不同方法来近似带有一次股息的美式看涨期权价格,并且用MATLAB代码来实现这些方法。学习和了解这些近似值的计算方式对于金融分析师、交易员和风险管理人员来说都是非常重要的,因为它们是评估期权价格和风险管理的重要工具。
117 浏览量
点击了解资源详情
142 浏览量
126 浏览量
2021-05-28 上传
2021-05-22 上传
262 浏览量
310 浏览量
2021-06-15 上传
weixin_38530115
- 粉丝: 9
- 资源: 958
最新资源
- 作品答辩PPT优质模版.rar
- portfolio-website
- Rcam2:配备LiDAR传感器的iPad Pro远程深度相机
- Nativescript-Template:具有Sidedrawer和Tabview的现代Nativescript-Angular模板
- z-toolz:用于NodeJS开发的工具
- 易语言2D音效
- KOMenuView:简单的可折叠底部菜单
- 【Vue2 + ElementUI】分页el-pagination 封装成公用组件
- zeroexchange-开源
- 无参考代码_无参考图像质量评价_
- sbrunwas.github.io
- nativescript-razorpay:用于nativescript的非官方razorpay插件
- 阅读笔记:读书笔记心得
- MPR New Tab-crx插件
- three-js-meteor:三个带有 Meteor 的 js 动画。 看第四个动画
- mochawesome-report-generator:独立的Mochawesome报告生成器。 只需添加测试数据