2 Idem 1.3 La formule d’évaluation de Merton (1976) nous apprend que la prime d’option est une sommeinfinie de primes individuelles :∞∑ e −λ′T (λ ′ T) n√c 0 =call(S BSM 0 , σn!2 + n T σ2 ln J , r − λk + n T ln ( 1 + k )) .,n=0Évidemment, il n’est pas réalisable de prendre une somme infinie de termes. On va donc enprendre autant que nécessaire (jusqu’à ce que les termes omis deviennent négigeables). La figure9.5 évalue l’importance <strong>des</strong> dix premiers termes de la série. On a utilisé les valeurs deparamètres précédents avec µ J = 120 %. On considère ici <strong>des</strong> échéances de 1 mois, 3 mois, 6Tmois, 1 an et 2 ans. On observe sur le graphique en haut à gauche que les poids ( e−λ′ (λ ′ T) nn!)décroissent rapidement pour les échéances de court terme. Le graphique en haut à droite( ∑ n e −λ′ T(λ ′ T) kk=0 k!) montre que peu de termes suffisent à capter 80 % <strong>des</strong> scénarios possibles.La valeur croissante <strong>des</strong> prix (d’options) pondérés donne néanmoins de l’importance à<strong>des</strong> scénarios peu probables, comme le montre les graphiques en bas :T( e−λ′ (λ ′ T) n√n!call(S BSM 0 , σ 2 + n T σ2 ln J , r − λk + n T ln ( 1 + k )) ). L’intérêt marginal d’ajouterun terme de plus au-delà de 10 reste néanmoins faible, la formule de Merton (1976)ne sera donc pas développée plus loin.Fig. 9.5 : Une décomposition de la formule de Merton (1976).Les poids de la formule (µ J =120 %)Pr[q T =n]1.00.80.60.40.2T=1/123/126/1212Somme <strong>des</strong>npremierspoids1.00.80.60.40.2120.00 2 4 6 8n0.00 2 4 6 8nPr[q T =n]654321Les prix pondérésµ J = 120 % µ J = 80 %00 2 4 6 8nPr[q T =n]1086421200 2 4 6 8n1364 Les prix d’options et les volatilités implicites sont donnés dans le tableau suivant. La volatilité© 2010 <strong>Pearson</strong> France – Synthex Finance de marché – Franck Moraux
implicite est calculée comme dans le chapitre précédent.sigma 22,36 % 22,36 % 22,36 % 22,36 % 22,36 %mu_J 80,00 % 90,00 % 100,00 % 110,00 % 120,00 %sig_J 20,00 % 20,00 % 20,00 % 20,00 % 20,00 %lambda 1 1 1 1 1k -20 % -10 % 0 % 10 % 20 %mu_lnJ -25,35 % -12,95 % -1,96 % 7,90 % 16,86 %sig_lnJ 24,6 % 22,0 % 19,8 % 18,0 % 16,6 %Total Var 0,1749 0,1150 0,0896 0,0888 0,1058Volatilité naïve 22,36 % 22,36 % 22,36 % 22,36 % 22,36 %Volatilité totale 41,82 % 33,91 % 29,93 % 29,79 % 32,53 %BSM + vol naïve 7,535 7,535 7,535 7,535 7,535BSM + vol totale 12,884 10,710 9,617 9,578 10,331Merton 11,462 9,961 9,267 9,407 10,278Volatilité implicite 36,64 % 31,18 % 28,66 % 29,17 % 32,34 %Plusieurs éléments méritent d’être formulés. Premièrement, on a bien obtenu <strong>des</strong> primes d’optionscohérentes avec nos attentes dans la mesure où les prix sont bien <strong>des</strong> fonctions croissantesde la volatilité totale. Deuxièmement, on constate que négliger totalement la présence de sauts(en utilisant la volatilité σ − dite naïve, qui ne tient pas compte <strong>des</strong> sauts) fait prendre <strong>des</strong>risques importants puisque l’on obtient un seul prix là où les différents contextes en justifientplusieurs. Cette posture (peut-être involontaire) n’est véritablement tenable que si les sautspossèdent une taille attendue nulle. Si on réussit à estimer la volatilité totale (par exemple sur<strong>des</strong> données historiques), on constate une amélioration de la performance numérique de lasimple formule de BSM. L’erreur commise est asymétrique puisque l’on voit une différenceplus grande pour k = −20 % (12,884 vs 11,462) que pour k = 20 % (seulement 10,331 vs10,278). Mais attention ! C’est certes mieux numériquement, mais l’on commet une erreurthéorique de fond.Aux lecteurs avisés : on pourra recommander de recommencer les simulations en fixant lavolatilité totale pour voir dans quelle mesure la variance totale est incapable de rendre comptedu comportement structurel du processus à saut.5 Idem 4.6 La volatilité implicite générée par le modèle est étudiée dans la figure 9.6 sous différents angles.Conformément aux pratiques de marché, une <strong>des</strong> abscisses retenues est le prix d’exercice expriméen pourcentage du cours coté (voir la section sur l’enjeu dans le chapitre précédent).Nous avons pris soin ici de maintenir la constance de la volatilité totale. On constate quel’augmentation relative de l’incertitude sur la taille du saut augmente la courbure du smile,alors que la taille du saut a un fort impact. Les sauts d’influence positive (k > 0) augmententrelativement plus la valeur <strong>des</strong> options hors-la-monnaie, ceux d’influence négative la valeur<strong>des</strong> options dans la monnaie. Le dernier graphique s’intéresse à l’intensité λ et montre son importance.La valeur maximale envisagée est 4 sauts par an, sachant que l’échéance de l’optionest de 3 mois.Le graphique de gauche représente la volatilité implicite en fonction de l’enjeu de l’optionet de l’incertitude sur la taille du saut (σ ln J ). Le graphique de droite représente la volatilitéimplicite en fonction de l’enjeu de l’option et de la taille moyenne du saut (k). Le graphiquedu bas représente la volatilité implicite en fonction de l’enjeu de l’option et de l’intensité dusaut : le paramètre λ prend <strong>des</strong> valeurs comprises entre 0 et 4 saut(s) par an.7 Les graphiques de la figure 9.7 illustrent le niveau de la prime de skewness que le modèle mixtede Merton (1976) peut générer. La ligne droite correspond au cas où la taille moyenne <strong>des</strong>137© 2010 <strong>Pearson</strong> France – Synthex Finance de marché – Franck Moraux
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Corrigés des exercices
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avec o (x) un terme négligeable. O
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7 Vous allez devoir estimer 200 ren
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Exercice 4Solution⎛⎞0, 01000 0,
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Fig. 1.1 : Les enveloppes de portef
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⎛portefeuille M : E [R M ] = 9, 8
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Dans le repère (0, E [R] , σ), il
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Au total, on trouve :σ 2 P = 1 (N
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où λ est le multiplicateur de Lag
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Notons qu’il n’existe pas d’e
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La première expression démontre q
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pointe vers la droite (et donc les
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3 On trouve le tableau 2.7.Tab. 2.7
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changement de variable N −1 [u] =
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fort. Le coefficient d’asymétrie
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Fig. 2.7 : Détermination graphique
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Chapitre 3Exercice 1Solution1 La mi
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On trouve évidemment des valeurs i
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estimer σ 2 t. On peut d’ailleur
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La figure 3.4 compare trois volatil
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Fig. 3.6 : Recherche du lambda opti
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L’égalité (1) vient de la norma
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La structure par terme de volatilit
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Fig. 3.8 : Volatilité conditionnel
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Exercice 9SolutionOn va estimer les
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Chapitre 4Exercice 1Solution1 On tr
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soit encorep (t 0 + 1, t 0 + 16) =
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la rente perpétuelle demande un mo
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Les taux d’intérêt spot et forw
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Exercice 6Solution1 Cette obligatio
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Et, en utilisant cette valeur dans
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6 Dans le dernier point, on envisag
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On pourra vérifier l’égalité d
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avec une valeur de u de un. La somm
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V (R), on trouve V ′ (R) = −CR
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second ordre le sous-évalue systé
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Exercice 5Solution1 On trouve :D ef
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Exercice 7Solution1 On peut démont
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4 Dans la mesure où un butterfly e
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3 Sur le prix d’un zéro-coupon d
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