Finanzmathematik 1: Diskrete Modelle - Reinhold Kainhofer
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KAPITEL 6. DAS BINOMIALMODELL 31<br />
1. P(2NT − T = i) = P NT = 1<br />
2 (i + T ) = T T +i<br />
T −i<br />
T +i p 2 (1 − p) 2 , wenn i = T, T − 2, T − 4, . . . ,<br />
2<br />
ansonsten 0<br />
2. P(2NT − T > i) = T<br />
n=n ∗<br />
T<br />
n<br />
<br />
n T −n ∗ T +i<br />
p (1 − p) mit n = min i ∈ R, i > 2<br />
3. Dieser Fall ist komplizierter, da aus der Bedingung für T nicht auf das Maximum geschlossen<br />
werden kann. Allerdings werden wir feststellen, dass eine Dualität mit den Pfaden aus Fall 2 besteht,<br />
insbesondere eine Bijektion zwischen den Pfaden in 2 und 3:<br />
Betrachte also einen beliebigen Pfad P ∗ in 3. Er erreicht nach Definition den Wert S0u i , weshalb<br />
τi < T gilt. Der Pfad P , der bis zu τi mit P ∗ übereinstimmt und ab dann an S0u i gespiegelt ist<br />
(siehe Grafik 6.1), erfüllt 2NT − T > i und liegt daher in 2. Außerdem ist er eindeutig (also die<br />
Abbildung injektiv). Auf dieselbe Art können wir jedem Pfad aus Fall 2 einen Pfad aus Fall 3<br />
zuweisen, womit wir eine Bijektion zwischen Fall 2 und 3 haben. Insbesondere hat Fall 2 gleich viele<br />
Pfade wie 3.<br />
Τi<br />
1 2 3 4 5<br />
Abbildung 6.1: Das Reflektionsprinzip: Ab der Stoppzeit τi wird der Pfad am Level S0u i gespiegelt. Damit<br />
erhalten wir eine Bijektion zwischen Pfaden in 2 und 3.<br />
Betrachte nun einen Pfad aus 2 mit NT = n ≥ n ∗ . Seine Wahrscheinlichkeit ist p n (1 − p) T −n und<br />
es gibt T<br />
derartige Pfade, die bei n enden. Sein Partnerpfad aus 3 endet bei NT = T + i − n<br />
n<br />
(symmetrisch unter der Schranke (T +i)/2) und hat daher die Wahrscheinlichkeit pT +i−n (1−p) n−i .<br />
Auch hier gibt es genau T<br />
n verschiedene derartige Pfade wegen der Dualität.<br />
Damit erhalten wir die Wahrscheinlichkeiten<br />
<br />
T<br />
P((2NT − T < i) ∧ (NT = T + i − n) ∧ (τi < T )) = p<br />
n<br />
T +i−n (1 − p) n−i<br />
T<br />
<br />
T<br />
P((2NT − T < i) ∧ (τi < T )) = p<br />
n<br />
T +i−n (1 − p) n−i<br />
n=n ∗<br />
Insgesamt erhalten wir also genau den Ausdruck im Lemma.<br />
Die Wahrscheinlichkeitsverteilung des Maximums wird z.B. benötigt für<br />
• Knock-Out/-In Optionen: Dieser Typ von Optionen zahlt nichts (oder nur dann) aus, wenn der<br />
Kurs irgendwann eine bestimmte Schranke über- oder unterschreitet.<br />
• Lookback-Optionen: Payoff h ist abhängig vom Maximum (oder Minimum) des Kurses in einem<br />
Zeitintervall. Z.B. das Recht, zu T die Aktie zum höchsten Kurs YT bis zu diesem Zeitpunkt zu<br />
verkaufen. Für die Bewertung wird damit die genau Verteilung des Maximums sowie des Kurses<br />
benötigt.