Risk Management in Finance: 9. European Option Valuation

Zdroj
ručne priradené
Pridané

Pozrieť na YouTube →

Preber si túto prednášku so svojou AI

Skopíruj pripravený podklad a vlož ho do ChatGPT, Claude alebo inej AI — bude ťa učiť alebo skúšať len z tejto prednášky.

Otvoriť AI: ChatGPT · Claude · Gemini

Zhrnutie prednášky

Prednáška sa venuje oceneniu európskych opcií a nadväzuje na minulotýždňové pravdepodobnosti prekročenia či nedosiahnutia cenových hraníc. Z týchto stavebných prvkov, teda súčasnej hodnoty (diskontovania) a pravdepodobnosti pomocou d1 a d2 s normálnym rozdelením, sa krok za krokom skladá Black-Scholesov-Mertonov vzorec. Lektor ho programuje v MATLABe vlastnoručne pre kúpnu (call) aj predajnú (put) opciu, pričom pri puts sa mení najmä znamienko členov a hodnôt d1 a d2. Na záver upozorňuje, že pri ocenení treba namiesto očakávanej výnosnosti mu použiť bezrizikovú sadzbu, a výsledok sa potom porovná s vstavanými funkciami MATLABu.

  • - Znamienko mínus pri premennej označuje súčasnú hodnotu, bez neho ide o budúcu hodnotu.
  • - Black-Scholesov-Mertonov vzorec vzniká kombináciou pravdepodobnosti nad alebo pod hranicou a diskontovanej realizačnej ceny K.
  • - Parametre d1 a d2 sa líšia len znamienkom pri člene so smerodajnou odchýlkou.
  • - Pri spotovej cene S0 sa diskontovanie nerobí, diskontuje sa iba realizačná cena K.
  • - Vzorec sa dá implementovať v MATLABe s distribučnou funkciou normálneho rozdelenia (CDF), nie s inverznou.
  • - Put opcia má rovnakú štruktúru ako call, zmenia sa len znamienka vonku aj pri d1 a d2.
  • - Pri ocenení sa namiesto očakávanej výnosnosti mu používa bezriziková sadzba.

Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.