alors estimée en actualisant (sur trois mois au taux r) la moyenne <strong>des</strong> 5 000 pay-offs envisagéspour l’option. On a :e − 312 r 1N∑max (S 3 mois,i − K; 0) .5000i=1On génère 5 000x12 = 60 000 réalisations d’une variable aléatoire normale à l’aide d’Excel (lenombre générateur est 111). On obtient pour S 0 = 3 947, 15, les valeurs suivantes en fonction<strong>des</strong> prix d’exercice. En reprenant la formule de BSM, on détermine également les volatilitésimplicites correspondantes.K Prime MC BSM vol Imp4200 103,0890 23,12 %4175 110,7887 23,08 %4150 118,9764 23,05 %4125 127,6413 23,02 %4100 136,8085 23,00 %4075 146,5007 22,97 %4050 156,6770 22,94 %4025 167,4480 22,92 %4000 178,8285 22,92 %3975 190,7503 22,91 %3950 203,2045 22,90 %3925 216,2002 22,89 %3900 229,8184 22,89 %3875 244,0120 22,90 %3850 258,7448 22,90 %3825 274,0462 22,91 %3800 289,9038 22,92 %3775 306,2903 22,94 %3750 323,1995 22,95 %3725 340,5894 22,97 %3700 358,5209 22,99 %La prise en compte du comportement hétéroscédastique de la volatilité implique un smile devolatilité implicite !2 Idem 1.3 Pour évaluer l’importance <strong>des</strong> paramètres structurels du processus GARCH(1,1), on peut envisagerd’en changer toutes choses restant égales par ailleurs. On propose ici de diminuer leparamètre a et b de 1 %. On trouve les graphiques de la figure 9.9.Les graphiques suggèrent que la volatilité implicite est sensible aux paramètres du processusGARCH(1,1). Pour les paramètres choisis, le graphique du haut indique que la baisse d’unpourcent de la valeur <strong>des</strong> paramètres diminue la volatilité implicite, le paramètre b étant leplus influent. Les paramètres n’agissent pas néanmoins de la même manière. Le graphique(à deux axes) en bas à gauche montre que le paramètre b influe également sur la convexité.Le graphique en bas à droite suggère que le paramètre a ne change pas la forme du smile devolatilité mais seulement le niveau, puisque les deux courbes se superposent dans un graphiqueà deux axes.140© 2010 <strong>Pearson</strong> France – Synthex Finance de marché – Franck Moraux
Fig. 9.9 : Les smiles de volatilité implicite générés par une dynamique GARCH(1,1)23,20 %23,10 %23,00 %22,90 %22,80 %22,70 %22,60 %0,9370,9440,9500,9560,9630,9690,9750,9820,9880,9941,0011,0071,0131,020Valeurs initiales ax99 % bx99 %23,15 %23,10 %1,0261,0321,0391,0451,0511,0581,06422,60 %22,50 %22,40 %22,30 %23,15 %22,55 %23,10 %23,05 %23,10 %22,50 %23,05 %23,00 %23,05 %22,45 %22,40 %22,35 %22,30 %22,25 %Exercice 40,9370,9500,9630,9750,9881,0011,0131,0261,0391,0511,06423,00 %22,95 %22,90 %22,85 %22,95 %22,90 %22,85 %22,80 %0,9370,9500,9630,9750,9881,0011,0131,0261,0391,0511,06423,00 %22,95 %22,90 %22,85 %SolutionCet exercice peut sembler, d’un point de vue technique, similaire au précédent. D’un point devue financier, il étudie le comportement <strong>des</strong> contrats d’options, qui sont plus fortement dansla monnaie et hors la monnaie.1 Pour obtenir une distribution risque-neutre d’une action cotée aujourd’hui 1 000 euros à horizon1 mois et 3 mois (1 mois correspondant à 4 semaines ou 20 jours), on peut <strong>des</strong>sinerl’histogramme <strong>des</strong> prix obtenus à 1 et 3 mois. En reprenant le contexte de l’exercice précédentappliqué à une action qui vaut 1 000 à la date 0, on trouve le graphe de la figure 9.10.Comme attendu, la gamme de valeurs possibles dans trois mois est plus large que celle <strong>des</strong>valeurs dans un mois.141© 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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Fig. 6.4 : Structure par terme des
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Fig. 6.7 : Impact de la volatilité
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