UNIVERSITA’ DEGLI STUDI DI ROMA

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
Corso di Finanza Aziendale
Advertisements

CORSO DI ECONOMIA POLITICA MACROECONOMIA Docente: Prof.ssa M. Bevolo
I modelli di valutazione delle opzioni su tassi
LE SUCCESSIONI Si consideri la seguente sequenza di numeri:
Economia dei mercati monetari e finanziari B Gabriele Guggiola Università degli Studi dellInsubria V - VI - Strumenti finanziari - Swap e options.
LE SUCCESSIONI Si consideri la seguente sequenza di numeri:
I MERCATI REGOLAMENTATI GESTITI DALLA BORSA ITALIANA S.p.A.
RISPARMIO.
RISPARMIO.
Claudio Zucca, EIB Analisi quantitativa dei mercati finanziari Università di Pavia, marzo 2005 Claudio Zucca, EIB
LA COPERTURA DEI RISCHI BANCARI MEDIANTE STRUMENTI DERIVATI
DIFFERENZA TRA TASSI DI INTERESSE E RENDIMENTI
Lezione 5 Lequilibrio dei mercati finanziari Istituzioni di Economia.
N. 5/2006 FACOLTA’ DI SCIENZE ECONOMICHE E AZIENDALI
Corso di Economia e Gestione delle Imprese IIUniversità Carlo Cattaneo - LIUCLezione 8 1 LATTIVITA BANCARIA. (terza parte)
Il sistema monetario.
1 Sapienza Università di Roma Corso di Informatica Economia Aziendale Prof. Romano Boni A.A I piani di stock option Stefano Ciavarella
Corso di Finanza Aziendale
Richiami preliminari Lezione 0
Istituzioni di Economia M-Z prof. L. Ditta
La bilancia dei pagamenti
Strumenti per la gestione del rischio di cambio
Lezione 4 Il Mercato dei Beni: due esercizi I Mercati Finanziari
Lezione 12 Economia Aperta Economia Aperta
Microeconomia Corso D John Hey. Esempio 2 Comincio con una rapida discussione delle riposte corrette … … dopo di che, tornarò allinizio e risponderò alle.
IAS 39: STRUMENTI FINANZIARI: RILEVAZIONE E VALUTAZIONE
Analisi e gestione del rischio
Analisi e gestione del rischio
Assicurazioni vita e mercato del risparmio gestito
Volatilità e informazione implicita
e il valore attuale allargato
STRUMENTI FINANZIARI DERIVATI
Strumenti Derivati Utilizzi e loRo ruolo nel sistema finanziario
Claudio Zara – Università Bocconi – Sistema finanziario CLEF Lezione I mercati degli strumenti derivati – swaps, contratti a termine e financial futures.
Il cambio e i mercati finanziari in economia aperta
Bilancia dei pagamenti e tassi di cambio
Analisi e gestione del rischio
Analisi e gestione del rischio
STRUMENTI DERIVATI.
Introduzione alle opzioni
Prof. Maurizio Pugno Prodotto, Occupazione, Inflazione Laboratorio di Statistica ed Economia Applicata A.A Corso di Laurea in Economia e Commercio.
L’ABC DELL’ECONOMIA AZIENDALE
Composizione grafica dott. Simone Cicconi CORSO DI ECONOMIA POLITICA MACROECONOMIA Docente: Prof.ssa M. Bevolo Lezione n. 7 II SEMESTRE A.A
DATAZIONE DI UN FOSSILE
I processi di finanziamento
Analisi e Gestione del Rischio Lezione 10 Rischio di prodotti strutturati VaR ed Expected Shortfall.
Lezione 1: La matematica che serve
Matematica Finanziaria Metodi Matematici per la Valutazione del Rischio Metodi Quantitativi per il Management INTEREST RATE SWAP.
Calcolo delle probabilità a cura di Maurizio Brizzi
Valutazione delle opzioni
Assicurazioni vita e mercato del risparmio gestito Lezione 6 Il modello di Black Scholes.
© 1999 di V.M. or J.H Contratti Forward Lezione 1.
Assicurazioni vita e mercato del risparmio gestito Lezione 4 Derivati e Leverage.
Opzioni, Futures e altri Derivati, J. Hull
Formule Conversione Tassi Interesse
Tassi Zero Coupon e Tassi Forward
Introduzione a rischio, rendimento e costo opportunità del capitale
L’equilibrio dei mercati finanziari Istituzioni di Economia Politica II.
Strumenti finanziari derivati e copertura dei rischi
Gli strumenti finanziari derivati e il rischio di impresa
Riassunto della prima lezione
Tassi di cambio e mercati valutari: un approccio di portafoglio
“Le tecniche per la valutazione dei progetti di investimento” CORSO CLEC/CLEIF ECONOMIA E GESTIONE DELLE IMPRESE.
Prodotti derivati: opzioni
MACROECONOMIA - Economia aperta e bilancia dei pagamenti La bilancia dei pagamenti registra tutte le transazioni economiche avvenute in determinato periodo.
Il prodotto interno lordo Questo è il primo argomento di macroeconomia, ed è anche il primo di due argomenti che introducono due misure statistiche di.
L’effetto delle asimmetrie informative sul mercato del credito Fausto Panunzi.
Assicurazioni vita e mercato del risparmio gestito Lezione 10 Equity Linked Note.
Le Opzioni finanziarie
Struttura a termine dei tassi d’interesse
Transcript della presentazione:

UNIVERSITA’ DEGLI STUDI DI ROMA “TOR VERGATA” Corso di laurea in ingegneria dei modelli e dei sistemi ALGORITMI PER IL CALCOLO DEL PREZZO E DELLA COPERTURA DI OPZIONI EUROPEE Relatore: Prof. Giovanni Bellettini Studente: Claudio Palandra - Claudio Palandra -

Ringraziamenti Ringrazio tutti i presenti per la partecipazione. Claudio Palandra - Claudio Palandra -

Sommario Introduzione: proprietà del mercato ed opzioni; Modello Cox-Ross-Rubinstein; Programmazione in C++. - Claudio Palandra -

TASSI D’INTERESSE Composto: Semplice: Composto tempo continuo: Definiamo r il tasso di interesse; il capitale iniziale cresce dopo n periodi di ricapitalizzazione nei seguenti modi: Semplice: Composto: Composto tempo continuo: Se nell’anno ho k periodi, su n anni ottengo la seguente ricapitalizzazione - Claudio Palandra -

ARBITRAGGIO È definito arbitraggio una operazione finanziaria che non necessita di capitale iniziale; non può dar luogo mai a perdite, anzi ha probabilità strettamente positiva di guadagno. - Claudio Palandra -

ARBITRAGGIO Un esempio: sul mercato dei cambi si registra nello stesso istante i seguenti tassi Euro/USD 1.267 Euro/Yen 133.85 USD/Yen 106.75 1 USD 106.75 Yen 106.75 Yen 0.798 Euro 1.011 USD Abbiamo ottenuto un guadagno di 1.1 centesimi di USD - Claudio Palandra -

PROPRIETA’ DEL MERCATO FINANZIARIO Studieremo un mercato finanziario con proprietà quasi sempre non riscontrabili; senza discostarci troppo dalla realtà avremo però grandi facilitazioni dal punto di vista dello studio matematico. Proprietà: Esiste di un tipo di investimento non rischioso detto bond, a tasso r costante; i costi di transazione(cambio valuta, acquisto azioni...) sono nulli; è ammessa la vendita allo scoperto; sono permesse operazioni che riguardano frazioni di bene. - Claudio Palandra -

Derivati un prodotto derivato è un titolo il cui valore è basato sul valore di mercato di altri beni; nati inizialmente con lo scopo di coprire il rischio; tuttavia si prestano bene a scopi speculativi; vasta diffusione sui mercati; i principali derivati sono futures e opzioni. - Claudio Palandra -

Opzioni Particolare tipo di derivato che conferisce al possessore la possibilità ma non l’obbligo di comprare o vendere il bene(sottostante) sul quale l’opzione è sottoscritta, ad un determinato prezzo prefissato fino a una particolare data prefissata(maturità). Americane: è possibile esercitare in qualsiasi momento Europee: è possibile esercitare solo a maturità. - Claudio Palandra -

Nomenclatura la data prefissata T è detta maturità; il prezzo prefissato K è detto prezzo di esercizio o strike; il bene si chiama sottostante; Si distingue inoltre Call/put rispettivamente opzioni a comprare o vendere un bene; Europee esercitabili solo a maturità; Americane esercitabili in qualsiasi istante prima di maturità; - Claudio Palandra -

Payoff È una quantità che caratterizza l’opzione; rappresenta il guadagno del detentore del contratto; dal payoff possiamo dedurre qualsiasi tipo di opzione (asiatica, digital, barriera...) Grafico del payoff di una put Grafico del payoff di una call - Claudio Palandra -

Opzioni: Possiamo domandarci: Cos’è il premio di un’opzione? Cos’è una strategia replicante? - Claudio Palandra -

Modello C.R.R. Sul mercato sono presenti solo 2 titoli: uno non rischioso e uno rischioso; il prezzo del sottostante tra 2 istanti successivi può assumere solo 2 valori; - Claudio Palandra -

Note sul modello C.R.R. Sia il valore del sottostante al tempo n e a, b tali che -1<a<b; allora: Affinchè il modello CRR sia privo di arbitraggio e completo è necessario che: a<r<b con probabilità p; con probabilità (1-p); - Claudio Palandra -

Note sul modello C.R.R. 1-p p 1 - Claudio Palandra -

Note sul modello C.R.R. svolgendo semplicemente i conti si ottiene da cui ottengo la misura di probabilità che chiameremo “neutrale al rischio” - Claudio Palandra -

In generale... Se h è il payoff di una opzione il prezzo è dato da: Seguendo la strategia replicante sarò in grado di generare a maturità esattamente il valore h. Nel caso particolare di una call standard il prezzo sarà: - Claudio Palandra -

Mercato completo Un mercato è completo quando qualsiasi opzione è replicabile, cioè se esiste una strategia tale che il valore finale del portafoglio è uguale al payoff dell’opzione. A differenza del concetto di arbitraggio non vi è un chiaro significato finanziario. - Claudio Palandra -

Teoremi asset pricing Un mercato è privo di arbitraggio se esiste una misura di probabilità p* equivalente a p tale che il vettore dei prezzi scontati del titolo rischioso è una p*-martingala. 2. Un mercato privo di arbitraggio è completo se esiste un’unica misura di probabilità equivalente p* tale che il vettore dei prezzi scontati del titolo rischioso è una p*-martingala. - Claudio Palandra -

Martingale Una successione di variabili aleatorie è una martingala rispetto alla filtrazione se è adattata alla filtrazione, se ha speranza matematica finita per ogni n e se, per ogni n, - Claudio Palandra -

Programmazione C++ Calcolo del prezzo di opzioni path dependent Calcolo della copertura dinamica di un’opzione Verifica della velocità di convergenza - Claudio Palandra -

Path dependent Le opzioni path dependent hanno payoff dipendente in maniera non banale dalla storia del prezzo del sottostante. In genere non esistono formule chiuse per il calcolo del prezzo. K = 100 So= 100 T = 1 12 < N < 365 10^4 < M < 10^6 PREZZO OPZIONE INTERVALLI CONFIDENZA SIMULAZIONI - Claudio Palandra -

Path dependent Asiatiche Barriera Prezzo no forma chiusa simulazioni simulazioni Prezzo - Claudio Palandra -

Asiatiche Il payoff dipende dalla media aritmetica dei valori del sottostante nel corso della vita dell’opzione: - Claudio Palandra -

Asiatiche Visto che non è facile trovare formule chiuse, nel programma ricorriamo a simulazioni: generiamo M volte il payoff; per M molto grande la media empirica ci fornisce una buona approssimazione del valore che cerchiamo: Codice back - Claudio Palandra -

Cosa succede...... ( ) K N+1 5 4 N 3 2 1 1 2 3 4 5 N + + + + + + + 2 1 1 2 3 4 5 N ( + + + + + + K ) + N+1 - Claudio Palandra -

Asiatiche Nella tabella possiamo vedere alcuni risultati facendo variare il numero di simulazioni M ed il numero di periodi nell’anno N: N=365 N=52 N=12 M=10.000 5.86649 5.81128 5.72745 M=100.000 5.75327 5.8062 5.76763 M=1.000.000 5.76844 5.75854 5.73879 - Claudio Palandra -

Asiatiche  intervalli confidenza DA A M=10.000 N=365 5.70815 6.02483 M=100.000 5.70399 5.80256 M=1.000.000 5.7528 5.78407 - Claudio Palandra -

Barriera opzione attiva Sono opzioni che si attivano o si disattivano se il valore del sottostante, in un momento qualsiasi della vita di un’opzione, raggiunge una determinata soglia detta “barriera”. barriera - Claudio Palandra -

Barriera Hanno prezzo inferiore delle normali call/put perchè hanno la possibilità di entrare in stati disattivati o uscire da stati attivati. Se U è il valore della barriera, il payoff di una call up-and-in risulta: - Claudio Palandra -

Barriera Visto che non è facile trovare formule chiuse nel programma ricorriamo di nuovo a simulazioni. Codice back - Claudio Palandra -

Barriera Nella tabella possiamo vedere alcuni risultati facendo variare il numero di simulazioni M ed il numero di periodi nell’anno N: N=365 N=52 N=12 M=10.000 10.4029 10.3257 10.1298 M=100.000 10.3233 10.351 10.2859 M=1.000.000 10.2945 10.3045 10.2506 - Claudio Palandra -

Barriera  intervalli di confidenza DA A M=10.000 N=365 10.115 10.6908 M=100.000 10.2316 10.415 M=1.000.000 10.2655 10.3234 - Claudio Palandra -

Variazioni sulla barriera Nella tabella abbiamo fissato M=1.000.000 e N=365; facendo variare il valore della barriera si ottiene: U PREZZO INTERVALLO 200 0.0661976 0.0611827 0.0712124 140 4.57489 4.54883  4.60294 110 10.2945 10.2655 10.3234 103 10.4336 10.4048 10.4624 CALL S. 10.4358 --------------------- - Claudio Palandra -

Simulazione Monte Carlo voglio determinare una certa quantità m; scopro che m è la media di una variabile aleatoria X; genero Q variabili aleatorie , IID; stimo m con la media aritmetica delle variabili generate: - Claudio Palandra -

Simulazione Monte Carlo per Q>>1 la seguente variabile aleatoria Z è distribuita come N(0,1) dunque possiamo determinare un intervallo di confidenza per la stima fatta: rimane il problema della stima della varianza; uso la varianza campionaria: - Claudio Palandra -

Barriera consideriamo una opzione barriera up-and-in; n=0 flag=0 simulo veloce fino a n=N n=1 continuo il ciclo n=2 ....... - Claudio Palandra -

Stima empirica velocità di convergenza Il modello C.R.R. converge per N molto grande al modello B.S.; trovare la velocità di convergenza è cosa piuttosto complessa; un tentativo “fattibile” è una stima empirica con il calcolatore: - Claudio Palandra -

Prezzo Black-Scholes Definiamo la funzione di ripartizione di una gaussiana standard e i seguenti valori: Per una put standard ed una call standard il prezzo secondo il modello Black-Scholes risulta rispettivamente: - Claudio Palandra -

Stima empirica velocità di convergenza se passo alla scala logaritmica: ascissa ordinata posso graficare e stimare con il coeff.angolare... - Claudio Palandra -

Stima empirica velocità di convergenza - Claudio Palandra -

Stima empirica velocità di convergenza L’estrapolazione di Romberg fornisce una verifica della correttezza del risultato, oltre che una stima più precisa: Codice back - Claudio Palandra -

Copertura dinamica Codice back voglio fare il venditore di opzioni: necessito costruire una strategia replicante, cioè una strategia che dia a maturità un valore di portafoglio pari al payoff dell’opzione: simulo la traiettoria del valore del sottostante, e ad ogni istante decido le quantità che dovrò acquistare all’istante successivo di sottostante e di titolo non rischioso per garantirmi la copertura; Codice back - Claudio Palandra -

Copertura dinamica ad ogni passo k osservo , ricavo le funzioni prezzo: da cui posso facilmente risalire alle quantità da acquistare tramite il sistema: - Claudio Palandra -

Copertura dinamica Risolvendo il sistema si ricavano le quantità cercate: Analizzando la prima delle 2 funzioni vediamo come questa misuri la sensibilità della variazione del prezzo dell’opzione al tempo n rispetto ad una variazione del prezzo del titolo di base. - Claudio Palandra -

Sviluppi per il futuro studio di opzioni americane; studio di algoritmi efficienti per prezzare opzioni americane path-dependent: articoli di Barraquand/Pudet e di Hull/White studio nel continuo. - Claudio Palandra -