10.07.2015 Views

Correction des exercices du livre La Gestion des Risques Financiers

Correction des exercices du livre La Gestion des Risques Financiers

Correction des exercices du livre La Gestion des Risques Financiers

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

(b) <strong>La</strong> valeur <strong>du</strong> sous-jacent a augmenté ainsi que la volatilité implicite. <strong>La</strong> probabilité d’exercerl’option augmente donc puisque ∆ t > 0 et υ t > 0, ce qui implique que :C (S t+2 , Σ t+2 ) ≥ C (S t+1 , Σ t+1 )On en dé<strong>du</strong>it que :On a :PnL ≤ 0PnL ≃ −∆ t+1 × (S t+2 − S t+1 ) − 1 2 × Γ t+1 × (S t+2 − S t+1 ) 2 − υ t+1 × (Σ t+2 − Σ t+1 )On obtient le résultat numérique suivant :PnL ≃ −0,43 × (100 − 97) − 1 2 × 0,02 × (100 − 97)2 − 0,38 × (22 − 20)= −1,29 − 0,09 − 0,76= −2,14En utilisant les sensibilités, on n’explique que seulement 90% <strong>du</strong> PnL.(c) On voit que si la volatilité est constante, on arrive à bien expliquer le PnL par les sensibilités.Ce n’est plus le cas lorsque la volatilité bouge. Il y a manifestement un risque de modèleconcernant la modélisation de la volatilité. Le pricer utilise sûrement une mauvaise dynamiquepour appréhender la volatilité et sous-estime le véga de l’option (TR-GDR, pages 103-113).3.6 Calcul <strong>des</strong> bornes de corrélation1. On a (TR-GDR, page 269) :C − (u 1 , u 2 ) = max (u 1 + u 2 − 1, 0)C ⊥ (u 1 , u 2 ) = u 1 u 2C + (u 1 , u 2 ) = min (u 1 , u 2 )2. C’est la copule associée à la distribution bivariée gaussienne Φ 2 (x 1 , x 2 ; ρ) (TR-GDR, page 296) :∫ ()u1Φ −1 (u 2 ) − ρΦ −1 (u)C (u 1 , u 2 ; ρ) = Φ √ <strong>du</strong>1 − ρ23. Soient 2 variables aléatoires X 1 et X 2 . On a (TR-GDR, page 274) :0(i) C ⟨X1 ,X 2 ⟩ = C − si et seulement si il existe une fonction f décroissante telle que X 2 = f (X 1 ) ;(ii) C ⟨X1,X 2⟩ = C ⊥ si et seulement si il X 1 et X 2 sont indépendantes ;(iii) C ⟨X1 ,X 2 ⟩ = C + si et seulement si il existe une fonction f croissante telle que X 2 = f (X 1 ).Dans le cas de la distribution gaussienne Φ 2 (x 1 , x 2 ; ρ), on sait que (TR-GDR, page 284) :(i) si ρ = −1, alors X 2 = −X 1 ;(ii) si ρ = 0, X 1 et X 2 sont indépendantes ;(iii) si ρ = 1, alors X 2 = X 1 ;Si ρ = −1 (resp. ρ = 1), on a trouvé une fonction décroissante f (x) = −x (resp. croissante f (x) = x)telle que X 2 = f (X 1 ). On en dé<strong>du</strong>it donc que C (ρ=−1) = C − , C (ρ=0) = C ⊥ et C (ρ=1) = C + .4. On note :U 1 = 1 − e −λτU 2 = LGD57

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!