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Übergang von diskreten zu kontinuierlichen Modellen in der ...

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Der durch das Vasiček-Modell beschriebene stochastische Prozess <strong>der</strong> Spot-Rates ist daher normalverteilt. Für Parameter<br />

dieser Verteilung, die Bondpreise, die Yield-Curve und die Forward-Rates erhält man sogar e<strong>in</strong>e geschlossene Formel.<br />

Bevor wir diese Formel jedoch angeben, wollen wir uns diesen Prozess über e<strong>in</strong>e sehr e<strong>in</strong>fache Simulationsrechnungen<br />

verdeutlichen. Da<strong>zu</strong> benötigen wir e<strong>in</strong> Sample <strong>von</strong> normalverteilten Zufallsvariablen und legen folgende Parameter fest:<br />

m = 3% als langzeitigen durchschnittlichen Z<strong>in</strong>s<br />

κ = 0,5 die Stärke des Drifts gegen den mittleren Z<strong>in</strong>s m angibt<br />

r als Z<strong>in</strong>s <strong>zu</strong>m Zeitpunkt t = 0 und<br />

0<br />

= 5%<br />

σ = 1% als Maß für die Volatilität.<br />

Wir betrachten nun Pfade für den Spot-Rate-Prozess und legen für das diskrete Zeitmodell Schritte <strong>von</strong> ∆t = 1/ 100 Jahre<br />

fest. Da W<br />

t<br />

e<strong>in</strong> Wiener-Prozess ist, wissen wir, dass die Inkremente im <strong>diskreten</strong> Modell normalverteilt s<strong>in</strong>d mit dem<br />

Mittelwert 0 und <strong>der</strong> Standardabweichung ∆ t . Da die Inkremente unabhängig s<strong>in</strong>d, genügt es, Samples ε <strong>von</strong><br />

standardisierten normalverteilten Zufallsvariablen <strong>zu</strong> erzeugen. Wir betrachten den Zeitraum <strong>von</strong> 10 Jahren und setzen<br />

daher T = 10 . Für e<strong>in</strong>e Simulation benötigen wir daher Samples <strong>der</strong> Größe 1000. Der Prozess nach dem Vasiček-Modell<br />

im <strong>diskreten</strong> Analogon wird nun wie folgt beschrieben:<br />

r<br />

= r + κ ( m − t ) ∆t<br />

+ σ<br />

t+ ∆t<br />

t<br />

t<br />

ε<br />

∆t<br />

wobei wir hier die Notation s<strong>in</strong>ngemäß übertragen. Wenn wir σ = 0 setzen, erhalten wir e<strong>in</strong>en determ<strong>in</strong>istischen Verlauf<br />

des Prozesses. Es ist wohl e<strong>in</strong>sichtig, dass dies <strong>der</strong> Erwartungswert nach dem subjektiven Wahrsche<strong>in</strong>lichkeitsmaß ist.<br />

Wir generieren 3 Samples ε <strong>von</strong> je 1000 Zufallsvariablen und berechnen Pfade nach <strong>der</strong> obigen Differenzengleichung.<br />

30.11.2006 2.2.3 Z<strong>in</strong>smodellierung 10

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