Fraunhofer Chalmers Research Centre for Industrial Mathematics
Chalmers Publication LibraryNot a member yet
70439 research outputs found
Sort by
Longitudinal driver behaviour in different road environments - A microscopic video-based study in Gothenburg
Multi asset-optioner Analys med hjälp av Monte Carlo-simulering
Multi asset-optioner är exotiska optioner utfärdade på två eller fler underliggande tillgångar. Syftet
med den här rapporten är att utöka den etablerade Black-Scholes-marknaden som gäller för optioner
med en enda underliggande tillgång, till en tvådimensionell Black-Scholes-marknad. Teorin
implementeras sedan i Matlab för att simulera priser för fyra olika vägberoende optioner med två
underliggande tillgångar. I genomförandet av simuleringen används Monte Carlo-metoden på två
olika marknadsmodeller: Black-Scholes-modellen (även kallad GBR-modellen) och constant elasticity
of variance-modellen (CEV-modellen). Optionerna som undersöks är asiatisk two asset-option
och two asset barrier-option samt de föreslagna asiatisk best of assets or cash-option samt lookback
spread-option.
Optionspremiernas känslighet och beroende av parametrarna 2
1, 2
2, och
undersöks med hjälp
av Monte Carlo-simuleringen. I GBR-modellen motsvarar 2
1 och 2
2 variansen av den första respektive
andra tillgången samt korrelationen mellan tillgångarna. I CEV-modellen inkluderas en
ytterligare parameter
, vilken också analyseras. Dock motsvarar inte alla inmatningsparametrar i
CEV-modellen deras fysiska värde. Specifikt är både 2
2 och inte väntevärdesriktiga skattningar
av variansen av den andra tillgången respektive korrelationen mellan tillgångarna.
Resultaten från simuleringen visar att den ytterligare parametern,
, i CEV-modellen tillåter en
högre grad av flexibilitet och möjliggör för en mer träffsäker anpassning av verklig data. Exempelvis
påverkar parametern
både den fysiska korrelationen och variansen så att eventuella hävstångseffekter
för underliggande tillgångar kan modelleras mer korrekt än i GBR-modellen. Flexibiliteten
i CEV-modellen fås dock på bekostnad av högre komplexitet i jämförelse med GBR-modellen