Modifisering av Black & Scholes opsjonsprising ved bruk av NIG-fordelingen

Like dokumenter
Modellrisiko i porteføljeforvaltning

Kap 13 Opsjonsprising: Løsninger

Modifisering av Black & Scholes opsjonsprising ved bruk av NIG-fordelingen

TMA4240 Statistikk 2014

Eksamen i STK4500 Vår 2007

TMA4240 Statistikk Høst 2016

Fripolisekalkulator: Formeldokumentasjon Juni 2018

Eksamensoppgave i ST0103 Brukerkurs i statistikk

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

Forelesning 3. april, 2017

Bootstrapping og simulering Tilleggslitteratur for STK1100

j=1 (Y ij Ȳ ) 2 kan skrives som SST = i=1 (J i 1) frihetsgrader.

STK1100 våren Kontinuerlige stokastiske variabler Forventning og varians Momentgenererende funksjoner

TMA4240 Statistikk Høst 2015

α =P(type I feil) = P(forkast H 0 H 0 er sann) =1 P(220 < X < 260 p = 0.6)

Ekstreme bølger. Geir Storvik Matematisk institutt, Universitetet i Oslo. 5. mars 2014

Forelesning 27. mars, 2017

ÅMA110 Sannsylighetsregning og statistikk Løsningsforslag til eksamen høst 2010, s. 1. Oppgave 1. Histogram over frekvenser.

TMA4240 Statistikk Høst 2018

Oppgave 1. X 1 B(n 1, p 1 ) X 2. Vi er interessert i forskjellen i andeler p 1 p 2, som vi estimerer med. p 1 p 2 = X 1. n 1 n 2.

Hypotesetesting. Formulere en hypotesetest: Når vi skal test om en parameter θ kan påstås å være større enn en verdi θ 0 skriver vi dette som:

TMA4240 Statistikk H2010

Løsning eksamen desember 2016

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FAG TMA4240 STATISTIKK Mandag 12. desember 2011

Statistisk inferens: 9.14: Sannsynlighetsmaksimeringsestimatoren 8.5: Fordeling til gjennomsnittet 9.4: Konfidensintervall for µ (σ kjent)

Oppgave 1 (25 %) N = 0.95 = ( ) = a) Antall kontrakter som skal shortes er:

Innhold Innledning Eierskap og kontroll Arbitrasjefrie markeder

Eksamensoppgåve i ST0103 Brukarkurs i statistikk

Løsning eksamen desember 2017

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

L12-Dataanalyse. Introduksjon. Nelson Aalen plott. Page 76 of Introduksjon til dataanalyse. Levetider og sensurerte tider

Gruvedrift. Institutt for matematiske fag, NTNU. Notat for TMA4240/TMA4245 Statistikk

Kontroller at oppgavesettet er komplett før du begynner å besvare spørsmålene. Ved sensuren teller alle delspørsmål likt.

Fasit og løsningsforslag STK 1110

TMA4245 Statistikk. Innlevering 3. Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag

Kapitalverdimodellen

STK1000 Uke 36, Studentene forventes å lese Ch 1.4 ( ) i læreboka (MMC). Tetthetskurver. Eksempel: Drivstofforbruk hos 32 biler

Et lite notat om og rundt normalfordelingen.

Fasit for tilleggsoppgaver

FORMELSAMLING TIL STK1100 OG STK1110

Notat 3 - ST februar 2005

Kapittel 8: Tilfeldige utvalg, databeskrivelse og fordeling til observatorar, Kapittel 9: Estimering

Estimatorar. Torstein Fjeldstad Institutt for matematiske fag, NTNU

Høgskolen i Telemark. Institutt for økonomi og informatikk FORMELSAMLING Statistikk I. Til bruk ved eksamen. Per Chr. Hagen

TMA4240 Statistikk Høst 2008

Gammafordelingen og χ 2 -fordelingen

Løsningsforslag. n X. n X 1 i=1 (X i X) 2 og SY 2 = 1 ny S 2 X + S2 Y

LØSNINGSFORSLAG ) = Dvs

STK1100 våren Normalfordelingen. Normalfordelingen er den viktigste av alle sannsynlighetsfordelinger

TMA4240 Statistikk H2017 [15]

Eksamensoppgave i ST0103 Brukerkurs i statistikk

Ferdig før tiden 4 7 Ferdig til avtalt tid 12 7 Forsinket 1 måned 2 6 Forsinket 2 måneder 4 4 Forsinket 3 måneder 6 2 Forsinket 4 måneder 0 2

Medisinsk statistikk Del I høsten 2009:

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Binomisk sannsynlighetsfunksjon

UNIVERSITETET I OSLO

(a) For regresjon brukes vanligvis kvadratisk tap: L(y, ŷ) = (y ŷ) 2. Den optimale prediktor basert på input variable x er da Ŷ = E[Y x].

Eksamen i SØK2005 Finansmarkeder (Vår 2014)

ST0103 Brukerkurs i statistikk Forelesning 26, 18. november 2016 Kapittel 8: Sammenligning av grupper

TMA4240 Statistikk 2014

DEL 1 GRUNNLEGGENDE STATISTIKK

Simulering med Applet fra boken, av z og t basert på en rekke utvalg av en gitt størrelse n fra N(μ,σ). Illustrerer hvordan estimering av variansen

EKSAMEN I FAG TMA4275 LEVETIDSANALYSE

FORMELSAMLING TIL STK1100 OG STK1110

Bootstrapping og simulering

Løsningsforslag til andre sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2010

Siden vi her har brukt første momentet i fordelingen (EX = EX 1 ) til å konstruere estimatoren kalles denne metoden for momentmetoden.

EKSAMEN I FAG TMA4275 LEVETIDSANALYSE Xxxdag xx. juni 2008 Tid: 09:0013:00

Forord. Trondheim, juni Håkon Hjelseth Mygland og Sigurd Sanner Jørgensen.

Forord. Mai 2014, Eugenia Anderssen og Oda Elgshøen.

Kap. 10: Løsningsforslag

TMA4240 Statistikk Høst 2007

UNIVERSITETET I OSLO

x λe λt dt = 1 e λx for x > 0 uavh = P (X 1 v)p (X 2 v) = F X (v) 2 = (1 e λv ) 2 = 1 2e λv + e 2λv = 2 1 λ 1 2λ = 3

Bootstrapping og stokatisk simulering Tilleggslitteratur for STK1100

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

Denne oppgaven er skrevet som et selvstendig arbeid i siste semester på masterstudiet i finansiell økonomi ved NTNU. Oppgaven utgjør 30 studiepoeng.

Par-copula konstruksjoner: Et fleksibelt verktøy for å modellere multivariat avhengighet

Utvalgsfordelinger; utvalg, populasjon, grafiske metoder, X, S 2, t-fordeling, χ 2 -fordeling

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

Inferens i fordelinger

Et lite notat om og rundt normalfordelingen.

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

En analyse av strukturerte produkter i det svenske markedet

Løsningsforslag eksamen 27. februar 2004

EKSAMEN. TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator. Hornæs: Formelsamling statistikk HiG. John Haugan: Formler og tabeller.

Opsjoner. R. Øystein Strøm. 14. april 2004

Stokastiske prosesser i kontinuerlig tid

(Det tas forbehold om feil i løsningsforslaget.) Oppgave 1

Oppfriskning av blokk 1 i TMA4240

Et lite notat om og rundt normalfordelingen. Anta at vi har kontinuerlige data. Hva er likt og ulikt for histogrammer og fordelingskurver?

Observatorer. STK Observatorer - Kap 6. Utgangspunkt. Eksempel høyde Oxford studenter

Dekkes av kap , 9.10, 9.12 og forelesingsnotatene.

ECON2130 Kommentarer til oblig

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Løsningsforslag, eksamen statistikk, juni 2015

TMA4240 Statistikk Høst 2009

A) B) 400 C) 120 D) 60 E) 10. Rett svar: C. Fasit: ( 5 6 = 60. Hvis A, B, C er en partisjon av utfallsrommet S, så er P (A B) lik.

for x 0 F X (x) = 0 ellers Figur 1: Parallellsystem med to komponenter Figur 2: Seriesystem med n komponenter

Løsningsforslag ECON 2130 Obligatorisk semesteroppgave 2017 vår

Transkript:

Modifisering av Black & Scholes opsjonsprising ved bruk av NIG-fordelingen Prosjektoppgave STK-MAT2011 Sindre Froyn

Salgsopsjon A B K S 0 T S 0 : porteføljeprisen ved tiden t = 0. K: garantert salgspris for porteføljen.

Black & Scholes formel Den mest brukte modellen for prising av salgsopsjoner. Innført i 1973 av Fischer Black og Myron Scholes. Bygger på noen viktige antagelser: Markedet er arbitrasjefritt Mulig å låne penger til risikofri rente Ingen avgift for kjøp/salg av verdipapir Ingen aksjeutbytte Det er mulig å selge aksjer man ikke eier (short selling) Verdipapirer kan handles i brøkdeler Markedet har konstant volatilitet

Problemstilling Markedet har ikke alltid konstant volatilitet! Finanskrisen 2008-2009 Dot com-boblen 2000 Finanskrisen i Asia 1997 Black Monday 1987 Vi modifiserer Black & Scholes opsjonsprising ved å innføre en ny fordeling: en normalinvers gaussisk fordeling (NIG-fordeling).

Eksempel: OBX-kursen 500 450 400 Kurs 350 300 250 200 150 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 Antall dager Representerer en portefølje ved å se på OBX-kursen.

Logaritmisk Avkastning 0.15 0.1 0.05 Logavkastning 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 Antall dager ( ) si x i = ln = ln(s i ) ln(s i 1 ) s i 1

Normalfordelingen og NIG-fordelingen Normalfordelingen estimeres ut fra logavkastningen x i. µ N = 1 n x i σ N = 1 n n n 2 (x i µ N ) i=1 i=1 NIG-fordelingen har fire parametere α,β,δ og µ. Beregnes fra µ N, σ N, skjevheten og kurtosen til normalfordelingen. µ : Forventningsverdi δ : Varians β : Skjevhet α : Haletyngde

NIG vs normalfordelingen 6 4 Histogram Normalfordeling NIG fordeling 2 0 2 4 6 0.1 0.05 0 0.05 0.1 Logaritmen til histogrammet, normalfordelingen og NIG-fordelingen.

Ny normalfordeling Vi er avhengig av en normalfordeling for å bruke B&S-formel. Konstruerer en ny normalfordeling ut fra NIG-fordelingen! (I) E[S ny T ] = E[SNIG T ] (II) Var[S ny T ] = Var[SNIG T ] ST NIG : porteføljens verdi ved tid T under NIG-fordelingen. µ ny = µ+ 3 2 δ α 2 β 2 2δ α 2 (β + 1) 2 + 1 2 δ α 2 (β + 2) 2 σny 2 = δ α 2 β 2 + 2δ α 2 (β + 1) 2 δ α 2 (β + 2) 2

Risikonøytralt Sannsynlighetsmål Før vi finner opsjonsprisene vil vi ha NIG-fordelingen i et risikonøytralt sannsynlighetsmål. En Esscher-transform gir en ny NIG-fordeling i et risikonøytralt sannsynlighetsmål. Parameteren β erstattes med ˆβ = β + θ. Normalfordelingene får forventning lik den risikofrie renten. Vi kan bruke samme uttrykk for forventning og varians med den nye NIG-fordelingen til å lage en tredje normalfordelingen. µ N3 = µ+ 3 α 2 δ 2 ˆβ 2 2δ α 2 (ˆβ + 1) 2 + 1 2 δ α 2 (ˆβ + 2) 2 σn3 α 2 = δ 2 ˆβ 2 + 2δ α 2 (ˆβ + 1) 2 δ α 2 (ˆβ + 2) 2

Prising av salgsopsjonen Vi har nå fire måter å beregne en opsjonspris på. Normalfordelingen (N) - vanlig normalfordeling Ny normalfordeling (ny) - vanlig NIG-fordeling Normalfordeling 3 (N3) - risikonøytral NIG-fordeling NIG-fordelingen (NIG) - risikonøytralt. For normalfordelingene bruker vi Black & Scholes formel for en salgsopsjon. π 0 = Ke rt Φ( u 2 ) S t Φ( u 1 ) der Φ er den kumulative fordelingsfunksjonen til en standard normalfordeling. Parameterne u 1 og u 2 er definert nedenfor. u 1,2 = ln(s t/k) + (r ± 1 2 σ2 )(T t) σ T t NIG-fordelingen simulerer vi. Antar dette er den mest korrekte prisen vi kan få.

Numerisk Tilnærming Vi kjenner den beste prisen til opsjonen som vi finner ved simulering. Basert på standardavvikene for de tre normalfordelingene finner vi et standardavvik i samme størrelsesorden som gir oss den beste prisen med Black & Scholes-modellen. Tenker på dette som standardavviket en tenkt, fjerde normalfordeling kunne hatt. En normalfordeling vi finner ved en alternativ tilnærming enn den vi har brukt.

Oppdeling av OBX 500 450 400 Kurs 350 300 B C 250 200 A 150 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 Antall dager Ser på flere områder av den totale dataen for å se effekten i forskjellige situasjoner.

Logavkastning til oppdelingen 0.15 0.1 0.05 Logavkastning 0 0.05 0.1 A B 0.15 C 0.2 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 Antall dager Logavkastningen til hvert område.

Oppsummering Beregner opsjonspriser der S 0 = 1 og K = 1.05, og r = 0.05. Tabell: Resultater Opsjonsprising Område Modell N ny N3 Numerisk NIG OBX 0.1218 0.1212 0.1212 0.1212 0.1212 A 0.0523 0.0523 0.0555 0.0555 0.0556 B 0.0709 0.0707 0.0768 0.0774 0.0773 C 0.1897 0.1889 0.1886 0.1891 0.1891 Vi ser vi oppnår mer korrekte opsjonspriser etter vi modifiserte Black & Scholes-modellen.