控制變數對蒙特卡羅法期權定價的改進

2023-02-08 18:03:03 字數 906 閱讀 3963

作者:丁照東黃依慧

**:《中國經貿》2023年第22期

【摘要】期權定價是一種價值最大化過程,根據不同時期不同股價的路徑獲取收益的最大值,並且考慮資產的時間價值。基本假設是股價波動符合幾何布朗運動(geometric brownian motion),這些波動可以用偏微分方程來描述。對於歐式期權來說,存在偏微分方程的解析解,通過black-scholes模型可以得到。

期權定價可以運用蒙特卡羅法進行模擬估算,均值與解析解比較接近。儘管如此,模擬估算的過程仍存在比較大的缺陷,比如**方差過大,置信區間無效等。這些缺陷可以通過改良蒙特卡洛方法來進行彌補。

【關鍵詞】期權定價;蒙特卡洛法;方差縮減技術;控制變數

一、 背景

首先我們需要溫習蒙特卡洛法進行歐式期權定價的過程:

(1)獲得t時間內的股價路徑,可以認為時間t的時候期權到期

(2)獲得t時間點上的收益 ,其中為t時間點上的****,k為歐式期權的行權價

(3)考慮時間價值,將收益折算成現價,即為乙個可能的期權**

(4)重複上述(1)(2)(3)步驟n次,獲取n個可能的期權**

(5)取這n個可能的期權**的平均值,即為蒙特卡羅法估計的期權**

上述五個步驟的數理和程式設計邏輯可以簡化為:

for i = 1,2,…,n

生成標準正態分佈的隨機數 zi

以上並非標準的程式語言,僅表示程式設計邏輯,其中字母s系列代表股價,s(0)是**初始**,r是利率,字母c系列是期權**,k是行權價,t是當前歐式期權距離到期日的時間,σ是股價波動率,zi來自於black-scholes模型中的隨機量,假設為標準正態分佈。

實際上,對於期權定價來說,蒙特卡洛是比較粗糙的方法,儘管可以得到乙個比較滿意的平均值,但是計算過程中期權**ci的方差大得驚人,更不用說置信區間。在後續的討論中,我們可以從資料和影象上看到這一點。

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