Finanzmathematik 1: Diskrete Modelle - Reinhold Kainhofer
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KAPITEL 6. DAS BINOMIALMODELL 31<br />
1. P(2N T − T = i) = P ( N T = 1 2 (i + T )) = ( )<br />
T T +i<br />
T +i p 2 (1 − p) T −i<br />
2 , wenn i = T, T − 2, T − 4, . . . ,<br />
2<br />
ansonsten 0<br />
2. P(2N T − T > i) = ∑ T<br />
n=n ∗ ( T<br />
n<br />
)<br />
p n (1 − p) T −n mit n ∗ = min { }<br />
i ∈ R, i > T +i<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 S 0 u i , weshalb<br />
τ i < T gilt. Der Pfad ˜P , der bis zu τ i mit P ∗ übereinstimmt und ab dann an S 0 u i gespiegelt ist<br />
(siehe Grafik 6.1), erfüllt 2N T − 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 />
2<br />
Τ i<br />
1 2 3 4 5<br />
Abbildung 6.1: Das Reflektionsprinzip: Ab der Stoppzeit τ i wird der Pfad am Level S 0 u i gespiegelt. Damit<br />
erhalten wir eine Bijektion zwischen Pfaden in 2 und 3.<br />
Betrachte nun einen Pfad aus 2 mit N T = n ≥ n ∗ . Seine Wahrscheinlichkeit ist p n (1 − p) T −n und<br />
es gibt ( T<br />
n)<br />
derartige Pfade, die bei n enden. Sein Partnerpfad aus 3 endet bei NT = T + i − n<br />
(symmetrisch unter der Schranke (T +i)/2) und hat daher die Wahrscheinlichkeit p T +i−n (1−p) n−i .<br />
Auch hier gibt es genau ( T<br />
n)<br />
verschiedene derartige Pfade wegen der Dualität.<br />
Damit erhalten wir die Wahrscheinlichkeiten<br />
( T<br />
P((2N T − T < i) ∧ (N T = T + i − n) ∧ (τ i < T )) = p<br />
n)<br />
T +i−n (1 − p) n−i<br />
P((2N T − T < i) ∧ (τ i < T )) =<br />
T∑<br />
n=n ∗ ( T<br />
n<br />
Insgesamt erhalten wir also genau den Ausdruck im Lemma.<br />
)<br />
p T +i−n (1 − p) n−i<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 Y T bis zu diesem Zeitpunkt zu<br />
verkaufen. Für die Bewertung wird damit die genau Verteilung des Maximums sowie des Kurses<br />
benötigt.