李倩 馮巍



摘 要:期權(quán)到期收益與標(biāo)的資產(chǎn)價格呈現(xiàn)出非線性的特征,這也使得對期權(quán)的定價相對于股票,期貨等金融工具更加復(fù)雜。對于不支付紅利美式看漲期權(quán)和普通歐式期權(quán)因?yàn)椴粫崆靶袡?quán),故可以使用基本的BS模型進(jìn)行定價,但是對于支付紅利的美式看漲期權(quán)和美式看跌期權(quán),因?yàn)樵谄跈?quán)有效期內(nèi)可以隨時行權(quán),所以不能用基本BS公式進(jìn)行定價,隨著期權(quán)的發(fā)展,對期權(quán)的客制化需求不斷加深,因此如何對美式期權(quán)定價便成了期權(quán)研究中的一個很重要的問題。基于此,本文通過介紹兩種常用的美式期權(quán)定價方法,對兩種定價方法進(jìn)行對比分析,評價兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn),闡述兩種方法各自適用的情景。
關(guān)鍵詞:美式期權(quán)定價;BAW模型;二叉樹模型
中圖分類號:F74 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:Adoi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.14.027
1 BAW美式期權(quán)定價模型
美式期權(quán)可以在期權(quán)有效期內(nèi)任意時間行權(quán),相比歐式期權(quán),自由行權(quán)的權(quán)利使得權(quán)利方擁有更多獲利的機(jī)會,因此一般來說,除了無紅利支付的看漲期權(quán)不應(yīng)該提前行權(quán)之外,一般情況下,相比歐式期權(quán)美式期權(quán)更貴,定價方法也更加復(fù)雜。不同于歐式期權(quán),美式期權(quán)沒有解析解,然而一些研究者已經(jīng)找到了很好的近似算法,其中BARONE-ADESI和WHALEY(1987)提出的二次近似方法BAW模型便是最為著名的一個美式期權(quán)定價近似解。
BAW期權(quán)定價模型基于這樣一個原理,即美式期權(quán)可以分解為兩部分:一部分是歐式期權(quán);另一部分是由于合約增加提前實(shí)施條款而需要增付的權(quán)利金。
考慮一個紅利率為q的支付連續(xù)紅利的股票期權(quán),令e(S,T)表示為美式期權(quán)和歐式期權(quán)的權(quán)利金之差,提前行權(quán)需要多付的部分,則美式期權(quán)價格可表示為:
3 BAW模型與二叉樹模型對比分析
我們將BAW模型與二叉樹模型作對比,以10000步CRR二叉樹模型給出的價格作為對比基準(zhǔn)價格,下圖展示了CRR(100步)模型與BAW模型與基準(zhǔn)價格的相對誤差隨剩余到期時間的變化,相對誤差計(jì)算公式為:
相對誤差=abs(測試模型價格/對比基準(zhǔn)價格-1)
可以發(fā)現(xiàn),隨著剩余到期時間的增加,BAW模型給出的美式期權(quán)相對誤差逐漸增大,當(dāng)剩余到期時間達(dá)到某一閥值時相對誤差也達(dá)到最大,隨著剩余到期時間繼續(xù)增加超過這一閾值后,BAW模型定價的相對誤差又逐漸減小。當(dāng)期權(quán)剩余到期時間很短時,BAW模型的定價精度甚至高于CRR二叉樹模型。此外,由于BAW采用近似解的方法定價,相比于CRR方法,計(jì)算速度更快,更加適用于期權(quán)剩余時間短,對計(jì)算結(jié)果實(shí)時性要求更高的情景。而二叉樹模型更加適用于對計(jì)算結(jié)果要求精度高,但對結(jié)果實(shí)時性要求不高的情景。
參考文獻(xiàn)
[1]陳聰,唐亞勇.算術(shù)平均半亞式期權(quán)的快速定價算法[J].四川大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2020,57(06):1061-1066.
[2]楊申燕,明雷,唐慧,等.不確定性、投資者猶豫程度與永久美式期權(quán)定價[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2020,40(11):2839-2847.
[3]吳靜敏,薛紅,劉欣,等.次分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動下具有隨機(jī)波動率和跳過程期權(quán)定價模型[J].內(nèi)蒙古大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2020,51(06):585-592.
[4]賈亦佳,薛紅,呼苗,等.雙分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動環(huán)境下的美式期權(quán)定價[J/OL].紡織高校基礎(chǔ)科學(xué)學(xué)報,1-10[2020-12-17].http://202.199.103.219:80/rwt/CNKI/http/NNYHGLUDN3WXTL UPMW4A/kcms/detail/61.1296.TS.20201116.1649.002.html.
[5]Martin Vance L.,Tang Chrismin,Yao Wenying. Forecasting the volatility of asset returns: The informational gains from option prices[J]. International Journal of Forecasting,2020(prepublish).