Математика опционов или модель Блэка-Шоулза
Всеобщий интерес к модели Блэка-Шоулза (далее - БШ) вызван тем, что в свое время ее авторы произвели революцию сфере оценки справедливой стоимости опционов и иных производных финансовых инструментов. В дальнейшем они получили Нобелевскую премию за свои открытия, а выведенная ими аналитическая формула, стала пожалуй, самой фундаментальной и известной в мире финансов.
Не меньший интерес модель БШ вызывает с точки зрения низкоуровневого математического и теоретико-вероятностного анализа. В статье подробно рассмотрен процесс обоснования опорных и ключевых принципов модели БШ, а также выводится аналитическая формула, которая используется для оценки справедливой стоимости опционов.
Базовые понятия
Опцион - договор, по которому покупатель опциона получает право, но не обязательство, совершить покупку или продажу данного актива по заранее оговорённой цене, которая называется ценой исполнения или страйк.
Для целей дальнейшего анализа такой финансовый инструмент наиболее точно представим в виде функции, которая описывает выплаты по опциону в момент экспирации контракта. Для более простого и интуитивного понимания, будем рассматривать опцион типа Call, функция выплат по которому выглядит следующим образом.
где,
С практической точки зрения, функция
Понятие справедливой стоимости наглядно иллюстрируется тем, что в момент заключения сделки ни одна из сторон не должна находится в преимущественном положении. Такая расстановка сил окажется возможной только в том случае, если стоимость опциона будет равна ожидаемой прибыли по нему. Иначе говоря, мы будем готовы заплатить за опцион ровно столько, сколько сможем на нем заработать (в среднем).
Исходя из вышесказанного, логичным становится исследование функции
Уравнение БШ в частных производных
Чтобы продвинутся в направлении вывода формулы БШ необходимо обратиться к лемме Ито, позволяющей найти дифференциал функции, аргументом, которой является стохастический процесс. При этом необходимо знать стохастическое уравнение самого аргумента
Проанализируем применимость леммы Ито для нашего конкретного случая.
В самом деле, функция выплат
Подставив имеющиеся у нас данные в формулу Ито получим соотношение представленное ниже:
Нашему взору предстанет очень сложное дифференциальное стохастическое уравнение, которое имеет мало перспектив интегрирования в таком виде. Для упрощения уравнения
где,
Далее полагаем, что дельта опциона практически не меняется с изменением
Если не забыть, что
Дифференциальное уравнение выглядит уже вполне пригодно, однако требуется провести еще несколько преобразований. Заменяем переменную
Опираясь на принципы
Раскроем скобки, разделим обе части на
Сведение уравнения БШ к уравнению теплопроводности
Получив дифференциальное уравнение БШ, вопрос о поиске его решения остается актуальным. Забегая вперед, окажется, что такое уравнение можно свести к дифференциальному уравнению теплопроводности, решение которого хорошо известно.
Процесс получения уравнения теплопроводности из уравнения БШ носит чисто аналитический характер. Преобразования начинаются с замены
Переходя к новой переменной, дифференцируем по правилу сложной функции, после чего
где
Подробнее
Находим первую производную по
Вторую производную по
Избавляемся от
Проводим дальнейшие преобразования для приведения к виду уравнения
где
Следующее преобразование намного менее приятное, однако в пару шагов приводит нас к уравнению теплопроводности. Для этого проводим замену:
Подробнее
Подставляем
Находим частную производную по
Находим первую частную производную по
Вторую частную производную по
Подставляем найденные производные в уравнение
Теперь положим
Раскроем скобки и приведем подобные слагаемые
В итоге останется соотношение
Частным решением уравнения
Это проверяется непосредственно путем вычисления частных производных
Проверка решения
Для удобства введем следующее обозначение:
Далее найдем частную производную по
Затем найдем первую и вторую производную по
Подставим обе найденные производные в уравнение
Значит гауссиана
В виду линейности уравнения теплопроводности, для любой непрерывной функции
зависящий от параметров
Вычисление начальных условий
Для получения окончательного решения по формуле
Объясним это подробнее путем применения первой теоремы о среднем: если функция
Зададимся произвольно малым
В виду свойств гауссианы при
Далее воспользуемся выше сформулированной теоремой о среднем и найдем
Так как,
Следовательно,
Аналитическая формула БШ
Так как,
Дальнейшее интегрирование соотношения
Решение сводится к разделению интеграла
После процесса интегрирования, представленного ниже получим анализируемую нами функцию Блэка-Шоулза:
где,
Подробное решение
Осуществим необходимые замены, пересчитаем пределы интегрирования и вычислим дифференциал новой функции
Переписываем интеграл с учетом ряда замен в новом виде:
Далее представим имеющийся у нас интеграл в виде разности интегралов:
Выделим полный квадрат в показателях экспонент и обозначим красным цветом члены, которые не зависят от переменной интегрирования.
Вынесем из под знака интеграла, выделенные красным цветом сомножители, после чего под интегралами, останутся функции, представимые в виде
Обратим внимание на то, что в стандартном виде интеграл нормального распределения в качестве нижнего предела интегрирования содержит
Также постараемся сделать нашу запись более компактной, для этого выше и далее обозначаем функцию нормального распределения через
где,
Теперь требуется провести обратные замены для аргументов
После обратных замен аргументы
Остается решить вопрос с громоздкими сомножителями, которые стоят перед функциями нормального распределения. Так как мы ищем решение для цены опциона
При умножении складываем показатели экспонент и приступаем к проведению обратных замен. В итоге окажется, что
Список использованных источников
Степанов С.С. "Стохастический мир", 2009 г. — 376 с.
Пискунов Н.С. Дифференциальное и интегральное исчисление для вузов. Часть 2, глава ХХ. 1985 г. — 560 с.
Вентцель Е.С. Овчаров Л.А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. — М., ACADEMA, 2003. - 480 с.
Жуленев С.В. "Финансовая математика. Введение в классическую теорию. Часть 2.", 2012 г. — 419 с.
Ширяев А.Н. "Основы стохастической финансовой математики. Том 1. Факты. Модели", 1998 — 512 с.