Simulazione del prezzo delle opzioni


Ad esempio, per le opzioni obbligazioni il sottostante è un legamema la fonte di incertezza è la annualizzato tasso di interesse cioè il tasso a breve.

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Qui, per ogni generato casualmente curva si osserva un diverso prezzo del titolo risultante sulla data di esercizio dell'opzione; questo prezzo legame è quindi l'input per la determinazione del payoff dell'opzione. Lo stesso approccio viene utilizzato per valutare gli swaptiondove il valore del sottostante scambio è inoltre una funzione del tasso di interesse evoluzione.

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Considerando che queste opzioni sono più comunemente valutati utilizzando modelli reticolari basecome sopra, per dipendente dal percorso derivati di tasso - come CMO - simulazione è la principale tecnica impiegata.

Per i modelli utilizzati per simulare gli interessi a tasso vedere ulteriormente sotto Short- modello di tasso ; notare, inoltre, che "per creare simulazioni realistiche dei tassi di interesse" modelli a breve dei tassi a più fattori sono a volte utilizzati.

Com'è noto, la difficoltà fondamentale nella valutazione delle opzioni americane risiede nella natura del problema: il prezzo equo dell'opzione deve essere determinato unitamente alla politica di esercizio ottimale per il possessore.

Metodo Monte Carlo permettono di compounding nell'incertezza. Ad esempio, se il sottostante è denominata in una valuta estera, una ulteriore fonte di incertezza sarà il cambio : il prezzo del sottostante e il tasso di scambio deve essere simulati separatamente e poi combinati per determinare il valore del sottostante in valuta locale.

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In tutti questi modelli, la correlazione tra le sorgenti sottostanti di rischio è anche incorporato; vedere la decomposizione di Cholesky simulazione Monte Carlo. Ulteriori complicazioni, come ad esempio l'impatto dei simulazione del prezzo delle opzioni delle materie prime e l'inflazione sul sottostante, possono anche essere introdotte.

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Inoltre, alcuni modelli consentono anche per a caso variabile statistica ed altri parametri delle sorgenti di incertezza. Ad esempio, in modelli incorporano volatilità stocasticala volatilità dei cambiamenti sottostanti con il tempo; vedi modello di Heston.

La tecnica funziona in una procedura in due fasi.

  • I primi assumono che il prezzo del sottostante subisca variazioni continuamente, mentre i secondi assumono che le variazioni avvengano in precisi istanti temporali e che il prezzo rimanga inalterato tra due istanti successivi.
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In primo luogo, un'induzione all'indietro processo viene eseguito in cui un valore viene ricorsivamente assegnato ad ogni stato ad ogni passo temporale. Il valore è definito come il minimo di regressione contro prezzo di mercato del valore dell'opzione in quel stato e ora passi.

Valore di opzione per questa regressione è definito come il valore delle possibilità di esercizio dipendente dal prezzo di mercato più il valore del passo temporale valore che tale esercizio comporterebbe definita nel passaggio precedente del processo. In secondo luogo, quando tutti gli stati sono valutati per ogni passo temporale, il valore dell'opzione è calcolato spostando attraverso le Timesteps e precisa di fare decisione ottimale su esercizio dell'opzione ad ogni passo sulla mano di un percorso di prezzo e il valore dello stato che si tradurrebbe in.

Indici in tempo reale

Inoltre, come sopra, il modellista non è limitato per quanto riguarda la distribuzione di probabilità assunto. Al contrario, tuttavia, se una tecnica analitica per valutare l'opzione esiste, o anche una tecnica numericacome ad esempio un modificato albero tariffazione metodi -Monte Carlo solito è troppo lento per essere competitivi.

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Essi sono, in un certo senso, un metodo di ultima istanza; vedere simulazione del prezzo delle opzioni sotto metodi Monte Carlo in finanza. Con capacità di calcolo più veloce questo vincolo computazionale è meno di una preoccupazione.

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