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Übergang von diskreten zu kontinuierlichen Modellen in der ...

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Beispiel für e<strong>in</strong>en <strong>kont<strong>in</strong>uierlichen</strong> Werteprozess: Aktienmodell nach Black-Scholes<br />

„empirische Befund“ als Grundlage <strong>der</strong> Kapitalmarktheorie, siehe auch Abschnitt 1.3.2:<br />

S<br />

t<br />

− S<br />

S<br />

∆S<br />

=<br />

S<br />

t+ ∆ t t<br />

σ<br />

t<br />

t<br />

2<br />

~ N(<br />

µ ∆t,<br />

∆t)<br />

und für → 0<br />

∆t schreiben wir<br />

d (ln( S )) =<br />

t<br />

dS<br />

S<br />

t<br />

t<br />

2<br />

d.h. die Logarithmen <strong>der</strong> Inkremente e<strong>in</strong>er Aktie folgen e<strong>in</strong>er Normalverteilung mit den Parametern ( µ ∆t,<br />

σ ∆t)<br />

:<br />

S<br />

T<br />

2<br />

= S exp( X − X ) mit ( X − X ) ~ N(<br />

( T − t),<br />

σ ( T − t))<br />

t<br />

T<br />

t<br />

T<br />

t<br />

µ für T > t<br />

Exkurs:<br />

Schät<strong>zu</strong>ng <strong>der</strong> Volatilität e<strong>in</strong>er Aktie aus historischen Daten<br />

Zeitreihe: n + 1 Preise S<br />

i<br />

mit<br />

0 ≤ i ≤ n ; def<strong>in</strong>ieren tägliche Rendite<br />

i<br />

ln( Si<br />

/ S<br />

1)<br />

u für 1 ≤ i ≤ n<br />

=<br />

i−<br />

2<br />

Statistik: Schätzer m und s für den Mittelwert und die Varianz<br />

m ≡<br />

m<br />

∑u i<br />

i=<br />

1<br />

s<br />

2<br />

1<br />

≡<br />

n −1<br />

n<br />

∑<br />

i=<br />

1<br />

( u i<br />

− m)<br />

2<br />

unverzerrter, erwartungstreuer Schätzer <strong>der</strong> Varianz<br />

s Schätzer für σ ∆t<br />

, ∆ t Zeit<strong>in</strong>tervall zwischen Stichproben <strong>in</strong> Jahren<br />

* s<br />

s ≡<br />

Schätzer für die annualisierte Standardabweichung (Volatilität) <strong>der</strong> Aktie.<br />

∆t<br />

30.11.2006 2.2.4 Parameterschät<strong>zu</strong>ng 2

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