Stochastische Finanzmärkte

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Stochastische Finanzmärkte"

Transkript

1 Stochastische Finanzmärkte Thorsten Schmidt 7. November 2014 Chemnitz University of Technology, Reichenhainer Str. 41, Chemnitz, Germany. Web: Dieses Skript basiert teilweise auf dem gemeinsam mit Prof. Dr. Rüdiger Frey (Universität Wien) entwickelten Vorlesungsskriptum Finanzmathematik I

2

3 Inhaltsverzeichnis 1. Grundlagen Einführung in die moderne Finanzmathematik Derivative Finanzinstrumente Zinsen und Anleihen Terminverträge Devisen Optionen Wertgrenzen für Optionen (ohne Dividenden) Wertgrenzen für Optionen (mit bekannten Dividenden) Optionsstrategien Einperiodenmodell Das Modell mit endlichen Zustandsraum Arbitragefreiheit Arbitragefreiheit und Martingalmaße Vollständigkeit Unvollständige Märkte Preisschranken Superreplikation Kostenminimale Superreplikationsportfolios Mehrperiodenmodelle Modell und grundlegende Begriffe Diskontierte Größen Der erste Hauptsatz Die risikoneutrale Bewertungsformel Der zweite Hauptsatz Das Cox-Ross-Rubinstein Modell Arbitragefreiheit Hedging in vollständigen Märkten

4 Inhaltsverzeichnis Europäische Optionen Das Spiegelungsprinzip Amerikanische Optionen Optimales Stoppen Amerikanische Optionen Stochastische Integration Einführung Die Definition des Itô-Integrals Die Erweiterung des Itô-Integrals auf Hloc Lokale Martingale Die Itô -Formel Weitere Itô -Formeln Ein erster Blick auf das Black-Scholes Modell Das Girsanov-Theorem Repräsentation von Brownschen Martingalen Stochastische Differentialgleichungen Der Ornstein-Uhlenbeck Prozess Lösungsmethoden für SDEs Koeffizientenvergleich Multiplikativer Ansatz Finanzmärkte in stetiger Zeit Der Finanzmarkt Ein kleiner Exkurs zur Arbitrage Das einfache Black-Scholes Modell Das äquivalente Martingalmaß Pricing von europäischen Optionen Delta-Gamma Hedging Die Greeks Schätzen der Volatilität, Implizite Volatilität Homogenität der Black-Scholes Formel Chooser Optionen Optionspreisbewertung mit PDEs Optionspreisbewertung mit partiellen Differentialgleichungen Die Wärmeleitungsgleichung Fourier-Transformation von partiellen Dgls Die Lösung der BS-Differentialgleichung

5 Inhaltsverzeichnis Die Transformation auf die Wärmeleitungsgleichung Zurückführen auf einen Erwartungswert Ein Modell mit Transaktionskosten Unvollständige Märkte Einleitung Das verallgemeinerte Black-Scholes Modell Pricing in unvollständigen Märkten Hedging in unvollständigen Märkten Der Zinsmarkt Einführung Das Bankkonto Floating Rate Notes Swaps Das Konzept der Duration Literaturverzeichnis 143 5

6 1. Grundlagen 1.1 Einführung in die moderne Finanzmathematik In der modernen Finanzmathematik, wie sie seit der grundlegenden Arbeit von Black and Scholes (1973) und Delbaen and Schachermayer (1994) verstanden wird, sind die folgenden Fragestellungen von zentraler Bedeutung: Bewertung und Absicherung von Derivaten. Derivate sind Wertpapiere, deren Wert bei Fälligkeit sich vom Preis eines Basisgutes ableitet. Ein gehandeltes Basisgut kann ein anderes Wertpapiere (wie Aktien, Devisen, Anleihen) oder ein Rohstoff (Erdöl, Energiepreise, etc.) sein. Es ist aber auch möglich, dass das Basisgut nicht gehandelt wird, wie im im Fall von Zinsen, Indizes oder von Wetter- oder Versicherungsderivaten. Portfoliooptimierung. In diesem Gebiet sucht man eine optimale Zusammenstellung von Portfolios. Es gibt verschiedene Kriterien für Optimalität, etwa ein Portfolio mit geringstem Risiko, oder maximalen Gewinn. Neben diesen zentralen Fragestellung gibt es eine Vielzahl von weiteren, wichtigen Aspekten. An der TU Chemnitz werden unter anderem noch folgende Punkte in unseren Vorlesungen behandelt: Risikomanagement. Im quantitativen Risikomanagement geht es um Messung und geeignete Steuerung von Finanzrisiken. Es gibt enge Bezüge zur Finanzmathematik, jedoch stehen im Risikomanagement vorrangig statistische Fragen und die Betrachtung von aggregierten Portfolios aus sehr vielen Finanzinstrumenten im Vordergrund. Statistik der Finanzmärkte. In dieser Vorlesung geht es um die Analyse von Finanzdaten und die Schätzung von Modellen zur Beschreibung von Finanzdaten. Dieser Aspekt ist zentral in der Anwendung der Finanzmathematischen Modellen und hat damit eine besonders hohe praktische Relevanz. Versicherungsmathematik. Es gibt zahlreiche Berührungspunkte zwischen der Finanzmathematik und der Verischerungsmathematik. So verwenden beide verwandte Methoden der Stochastik, und die Bewertung von Anlagerisiken ist in der Versicherungsbranche von hoher Bedeutung. 6

7 1.2 Derivative Finanzinstrumente Die in dieser Vorlesung verwendeten mathematischen Techniken entstammen der Stochastik (Wahrscheinlichkeitstheorie, stochastische Prozesse, Statistik); daneben kommen auch Techniken aus Optimierung, Analysis (etwa partielle Differentialgleichungen) und Numerik zum Einsatz. Literatur Es gibt mittlerweile eine Vielzahl von guten Einführungen in das Fachgebiet Finanzmathematik, eine Vielzahl ist in Englisch. Das vorliegende Skript orientiert sich an Bingham and Kiesel (2004), Shreve (2004a), Shreve (2004b) und Pliska (1997). Eine hervorragende Einführung in deutscher Sprache ist Albrecher et al. (2009). Ausgezeichnete weiterführende Text sind Föllmer and Schied (2004), Delbaen and Schachermayer (2006). Die benötigten Hilfsmittel aus der konvexen Analysis und linearen bzw. konvexen Optimierung findet man etwa in Bertsimas and Tsitsiklis (1997) und Bertsekas (1999). 1.2 Derivative Finanzinstrumente Ein derivatives Finanzinstrument ist ein Vertrag zwischen zwei Parteien, dessen Zahlungsströme sich von gewissen Referenzgrößen ableitet. Die Referenzgröße wird Basisgut (Underlying) genannt und kann gehandelt (Aktie) oder nicht gehandelt (Wetterdaten) sein. Es gibt im wesentlichen drei Typen: 1 (i) Terminverträge (ii) Swaps (iii) Optionen Im folgenden werden wir verschieden Beispiele kennenlernen. Wir beginnen mit dem Studium von Zins und Zinseszins Zinsen und Anleihen Wir betrachten zwei Zeitpunkte t und T mit 0 apple t apple T. Eine Nullkuponanleihe ist ein Festgeschäft, welches an Maturität T die Auszahlung von einer Geldeinheit verspricht. Der Wert 1 Im September 2013 wurden an der EUREX 61,8 Millionen Aktienindexderivate gehandelt allein der Future auf den EURO STOXX 50 wurde 28,1 Millionen mal gehandelt. Aktienbasierte Derivate (Aktienoptionen und Single Stock Futures) wurden 31,2 Mio. mal gehandelt, davon 18,9 Mio. Aktienoptionen. Auf dem Segment Zins- Derivate wurden 45,8 Mio. Kontrakte gehandelt. Quelle: deutsche-boerse.com. 7

8 1. Grundlagen der Nullkuponanleihe (Zero-Cupon Bond) an t apple T wird mit B(t,T ), 0 apple t apple T bezeichnet. Der Preis B(t,T ) hat die folgende Eigenschaft: positive Zinsen ) B(t,T ) apple 1 kein Konkursrisiko (default risk) ) B(T,T )=1. Im folgenden werden wir B(t, T ) als eine allgemeine Form nutzen, eine Diskontierung von zukünftigen Zahlungen durchzuführen. Nullkuponanleihen werden an Finanzmärkten gehandelt, speziell für relativ kleine Restlaufzeiten T t. Darüber hinaus sind Nullkuponanleihen aber auch ein wichtiges Gedankenkonstrukt etwa bei der Analyse von Zinsmärkten; so lassen sich die Preise der meisten gehandelten Anleihen als Linearkombination der Preise von Nullkuponanleihen darstellen. Die Annahme dass kein Konkursrisiko besteht ist hingegen theoretischer Natur und vereinfacht uns zunächst die Rechnung. Es gibt durchaus negative Zinsen 2. Auf Zins- und Anleihemärkten werden Preise von Nullkuponanleihen häufig nicht direkt angegeben sondern es werden Zinssätze quotiert und dabei unterscheidet man verschiedene Arten von Zinssätzen. Diskrete Verzinsung. Jährliche Verzinsung: Das an t = 0 eingesetzte Kapitel N wird mit dem Zinssatz r verzinst und hat an T 2 N den Wert N (1 + r) T. Der zur Nullkuponanleihe B(t,T ) mit T B(t,T )= t 2 N gehörige Zinssatz r = r(t,t ) erfüllt 1 (1 + r) T t. (1.1) Unterjährige Verzinsung. Die n-fache Verzinsung pro Jahr (n 2 N), etwa halb- oder vierteljährlich, wird wieder auf Jahresbasis skaliert. Das an t = 0 eingesetzte Kapital hat an T 2 N bei n-facher unterjähriger Verzinsung mit dem (annualisierten) Zins r n den Wert N 1 + r n n nt. Der zur Nullkuponanleihe B(t,T ) mit T t 2 N zugehörige Zinssatz r n = r n (t,t ) erfüllt B(t,T )= 1 + r n n(t t). (1.2) n 2 Deutschland leiht sich Geld zu negativen Zinsen, FAZ

9 1.2 Derivative Finanzinstrumente Example (LIBOR-rates). Ein Spezialfall ist die London Interbank Offered Rate oder der EURIBOR (Euro Interbank Offered Rate) mit Laufzeit t = 1 n (etwa t = 1/2 oder t = 1/4). Eine solche Rate L(t,t + t) erfüllt B(t,t + t)= t L(t,t + t). (1.3) In Abbildung wird der Verlauf des EURIBOR für verschiedene Laufzeiten seit 1999 dargestellt. Kontinuierliche Verzinsung. Die stetige Verzinsung ergibt sich als Grenzfall immer feiner werdender Verzinsungen und erleichtert die Zinsrechnung zu beliebigen Zeiten erheblich. Da gilt, 1 + n r n! n! er, erfüllt die stetige Zinsrate y = y(t,t ) die Gleichung Das bedeutet umgekehrt y(t,t )= 1 T heißt Zinsstrukturkurve im Zeitpunkt t Terminverträge B(t,T )=exp( y (T t)). (1.4) t lnb(t,t ). Die Kurve T! y(t,t ), T t So genannte Terminverträge (Forward Contracts) sind die einfachsten Beispiele für derivative Finanzinstrumente. Definition Ein an t 0 geschlossener Terminvertrag verpflichtet den Käufer das Basisgut am Fälligkeitszeitpunkt T > t zum Basispreis K zu kaufen (zu verkaufen). Eine Kaufverpflichtung heißt eine Long Position und eine Verkaufverpflichtung eine Short Position. Der Basispreis wird bei Vertragslegung, also bereits an t, festgelegt. Typischerweise wird er so festgelegt, dass das Eingehen der Kaufverpflichtung im Zeitpunkt t kostenlos ist; in diesem Fall nennt man den Basispreis auch Terminpreis. Den Terminpreis für ein Basisgut G im Zeitpunkt t bezeichnen wir mit F G (t,t ), 0 apple t apple T. Der Preis zur Zeit s G(s), s 0. 0 des Basisguts heißt auch Spot Preis und wir bezeichnen ihn mit 9

10 1. Grundlagen 8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% Abbildung 1.1: Tägliche 1 Wochen- (grün), 3-Monats- (blau), 1 Jahres- (rot) Euribor-Kurse von Einführung am 1. Januar 1999 bis April Quelle: Wikipedia Der Wert bei Fälligkeit eines Terminvertrages (Long Position) ist G(T ) K, bei einer Short Position (G(T ) K) =K G(T ). Ist der Basispreis als K = F G (t,t ) festgelegt, so macht man bei einem Kaufvertrag einen Gewinn, falls G(T ) > F G (t,t ). In der Praxis werden Terminverträge auf Wertpapiere und Devisen, aber auch auf Rohstoffe wie Edelmetalle, Rohöl oder Strom abgeschlossen. Terminverträge dienen meist der Risikokontrolle, etwa indem sie Unternehmen helfen, Wechselkursrisiken auszuschließen oder zukünftige Preisschwankungen fixieren. Die Bewertung von Terminverträgen. Ist das Basisgut ein gehandeltes Wertpapier, so lässt sich der Terminpreis wie folgt ermitteln. Man sucht hierbei eine Bewertung welche keine Arbitragemöglichkeiten zulässt. Eine Arbitrage ist ein risikofreier Gewinn welche von Investoren ausgenutzt werden können und sollten sinnvollerweise nicht in einer Bewertung vorhanden sein. Lemma Sei 0 apple t apple T und S(t) der Preis eines gehandelten Wertpapiers an t welches in [t, T ] keine Dividenden oder Zinsen auszahlt. Der arbitragefreie Wert des Terminvertrages an t auf das Basisgut S mit Fälligkeit T und Basispreis K ist S(t) B(t, T )K. 10

11 1.2 Derivative Finanzinstrumente Der Terminpreis errechnet sich demnach zu F S (t,t )= S(t) B(t,T ). Haben wir nicht-negative Zinsen, ist also B(t,T ) apple 1, so gilt F S (t,t ) S(t). Beweis. Zum Beweis bilden wir die Auszahlung des Terminvertrages durch ein Portfolio aus Wertpapieren und Nullkuponanleihen ab. Den zunächst unbekannten Wert einer long Position im Terminvertrag sei mit x bezeichnet. Portfolio Wert in t Wert in T Kaufe eine Einheit von S S(t) S(T ) Verkaufe K Nullkuponanleihen B(, T ) KB(t, T ) K Short Position in Terminvertrag x S(T ) K S(t) K(B(t, T ) x 0 Das betrachtete Portfolio hat in T den Wert 0, und hat, da wir Zins- und Dividendenzahlungen ausgeschlossen haben, auch keine Zahlungen zu anderen zukünftigen Zeitpunkten (oder zumindest nicht in [t,t ). In einem arbitragefreien Markt muss also auch der heutige Wert des Portfolios gleich Null sein. Es folgt x = S(t) KB(t,T ). Das im Beweis von Lemma verwendete Portfolioargument wird auch als Cash-and- Carry Arbitrage bezeichnet: Ist der Terminpreis zu hoch, so verkauft der Arbitrageur den Terminvertrag (und erhält Cash) und kauft gleichzeitig das Basisgut, welches er bis zum Laufzeitende hält (Carry). In der Praxis ist diese Strategie nicht ganz risikofrei: Es könnte sein dass die Gegenseite des Vertrages seinen Verpflichtungen nicht nachkommen kann. Wird der Terminvertrag an der Börse gehandelt, so entfällt dieses Risiko, der Käufer muss allerdings täglich Verluste in seinen Positionen ausgleichen und es entsteht ein Liquiditätsrisiko. Ganz genau werden diese Blickpunkte in unserer späteren Diskussion über Arbitrage und Handelsstrategien erläutert Devisen Betrachtet man einen Markt mit unterschiedlichen Währungen, so kann man Anleihen in verschiedenen Devisen handeln und es gibt einen Wechselkurs. Als Beispiel betrachten wir Euro und Dollarmärkte. Mit E(t) bezeichnen wir den Wechselkurs an t (Betrag in Euro für einen 11

12 1. Grundlagen Dollar). Weiterhin sei B d (t,t ) der Preis einer Nullkuponanleihe im inländischen Markt (Domestic, also in EUR) und B f (t,t ) sei der Preis einer Nullkuponanleihe im ausländischen Markt (Foreign, also in Dollar). Erwartet man an T ein Zahlung N in Dollar und möchte diesen in EUR tauschen, so erhält man N E(T ). Da E(T ) noch nicht bekannt ist, hat man ein Wechselkursrisiko, welches man mit einem Terminvertrag absichern kann: Wir suchen den Terminpreis eines Terminvertrages, der E(T ) auszahlt, welcher in folgendem Lemma berechnet wird. Lemma Für jedes 0 apple t apple T ist der arbitragefreie Terminpreis auf das Basisgut E (Wechselkurs) F E (t,t )=E(t) B f (t,t ) B d (t,t ). (1.5) Beweis. Zunächst einmal ist B d (t,t ) > 0, da ansonsten eine Arbitragemöglichkeit existierte (Kaufe B d (t,t ) für 0 und erhalte einen Dollar an T ). Wir verwenden wieder ein Portfolioargument 3 : Portfolio Wert in t (in e) Wert in T (in e) Kaufe B f (t,t ) E(t)B f (t,t ) E(T ) Verkaufe E(t) B f (t,t ) B d (t,t ) Nullkuponanleihen E(t)B f (t,t ) E(t)B f (t,t ) B d (t,t ) Short Position im Terminvertrag 0 E(T ) F E (t,t ) 0 F E (t,t ) E(t) B f (t,t ) B d (t,t ) Der Wert des Portfolios an t ist Null, und muss also auch an T Null sein, um Arbitragemöglichkeiten auszuschließen. Die Behauptung folgt. Darüber hinaus ist F E (t,t ) auch der einzige Preis, der Arbitragemöglichkeiten ausschließt: Ist etwa F E (t,t )(w) E(t)(w) B f (t,t )(w) B d (t,t )(w) größer Null, so ist dies zum Zeitpunkt t bereits bekannt. Der Arbitrageur kauft das obige Portfolio und erhält an T einen positiven Gewinn. Ist der Wert kleiner Null, so verkauft der Arbitrageur das Portfolio und erhält ebenso einen positiven Gewinn. 3 Das Short-Selling von Anleihen bedeutet, dass man sich E(t)B f (t,t ) Geldeinheiten (Inland) leiht. Diese verzinsen sich zu E(t)B f (t,t ). B d (t,t ) 12

13 1.3 Optionen 1.3 Optionen In diesem Abschnitt betrachten wir ein Finanzgut (etwa eine Aktie, einen Zinssatz oder einen Wechselkurs) und lernen Calls und Puts kennen. Definition Eine europäische Call (Put) Option ist das Recht, das Basisgut an T t zum Preis K zu kaufen (zu verkaufen). Eine amerikanische Call (Put) Option ist das Recht, das Basisgut an jedem Zeitpunkt bis T zum Preis K zu kaufen (zu verkaufen). Wir nennen K den Ausübungspreis (Strike) und T t Restlaufzeit. Man beachte, dass im Gegensatz zu einem Termingeschäft nicht Verpflichtung besteht, das Basisgut zu kaufen oder zu verkaufen. Den Preisprozess des Basisgutes bezeichnen wir mit S(t), t 0. Wir betrachten zunächst die Call Option. Ein rationaler Investor wird das Optionsrecht nur ausüben, falls S(T ) > K (anderenfalls kann er die Aktie billiger am Markt kaufen); in diesem Fall erzielt er einen Gewinn in Höhe von S(T ) K. So ergibt sich der Wert der Call Option an T als C(T )=max{s(t ) K,0} =: (S(T ) K) +. (1.6) Ganz analog ergibt sich für den Endwert der Put Option P(T )=max{k S(T ),0} =: (K S(T )) +. Beide Funktionen werden in Abbildung 1.2 illustriert. B 1.1 Absichern eines Aktiendepots mit Put Optionen: Eine Anlegerin hält (an t = 0) 10 Akien im Depot mit Kurs S(0). Sie möchte vermeiden, dass der Wert der Aktienposition an T = 1 unter den Ausganswert A := 10S(0) fällt. Hierzu geht sie wie folgt vor: Sie kauft 10 europäische Put Optionen auf die Aktie mit Ausübungspreis K = S(0). Dies ergibt an T = 1 den Wert 10(S(1)+0) falls S(1) > S(0) 10(S(1)+(S(0) S(1))) = 10 S(0) falls S(1) < S(0). Somit hat das Portfolio mindestens den Wert A. Allerdings ist zu Beginn die Zahlung der Optionsprämie erforderlich. B 1.2 Absichern eines Wechselkursrisikos: Eine Firma erhält auf ihre Lieferung in einem Monat eine Zahlung von 1 Mio USD. Wie kann sie das Wechselkursrisiko absichern. Sei dazu E(0)=0.75 der heutige Wechselkurs USD/EUR und E(T ) derjenige in einem Monat. Zur Vereinfachung seien die USD und EUR-Zinsen gleich Null (dann ist der Terminpreis F E (0,T )=E(0)=0.75 nach Lemma 1.2.2). Betrachte nun die folgenden Strategien: Str. 0: Mache gar nichts, Str. 1: Kaufe 1 Mio. USD auf Termin mit Basispreis E(0)=0.75, 13

14 1. Grundlagen C T P T K K S T K S T Abbildung 1.2: Auszahlungsschemata von Call (links) und Put (rechts). Str. 2: Kaufe 1 Mio. Puts zum Preis P(0) auf USD mit Fälligkeit T und Basispeis K = Werte der Strategien in EUR in einem Monat: E(1)=0.8 (USD steigt) E(1)=0.7 (USD fällt) Str Mio. 0.7 Mio. Str Mio Mio. Str. 2 (0.8 P(0)) 1 Mio. ( P(0)) 1 Mio. Das Termingeschäft bietet Schutz bei fallendem Dollar, ist aber riskant bei steigendem Dollarkurs. Die Option bietet immer Schutz gegen Verluste, dafür ist aber heute eine Prämienzahlung fällig. Eine Antwort darauf, welches die beste Absicherungsstrategie ist, hängt ganz stark von der Situation der Firma ab Wertgrenzen für Optionen (ohne Dividenden) Zunächst kann man lediglich unter der Annahme der Arbitragefreiheit 4 ganz allgemein obere und untere Grenzen für den Wert von Optionen auf Aktien bestimmen. In diesem Abschnitt 4 In diesem Abschnitt verwenden wir einfache Portfolioargumente um die praktische Anwendbarkeit zu unterstreichen und Intuition aufzubauen. Genaue Definitionen und mathematisch exakte Beweise folgen. 14

15 1.3 Optionen Abbildung 1.3: EUR-USD Wechselkurs. Quelle: machen wir zunächst die Annahme, dass die Aktie im beobachteten Zeitraum keine Dividenden zahlt, was wir im nächsten Abschnitt verallgemeinern werden. Die Auszahlung eines europäischen Calls auf eine Aktie mit Preisprozess S(t), t 0 am Fälligkeitszeitpunkt T ist (S(T ) K) +, und für die eines europäischen Puts (K S(T )) +, was den exakten Wert der Option unter Arbitragefreiheit festlegt. Folgendes Resultat bestimmt allgemeine Schranken für den Preis des Calls. Die Grenzen sind in Abbildung 1.4 illustriert. Lemma Sei 0 apple t apple T.Für den Wert des europäischen Calls C(t) mit Ausübungspreis K auf eine Aktie S, welche in [t,t ] keine Dividende zahlt, gilt S(t) KB(t,T ) + apple C(t) apple S(t). (1.7) Beweis. Wir zeigen zunächst C(t) apple S(t) und danach C(t) S(t) KB(t, T ). (i) C(t) apple S(t). Wir nehmen an, dass C(t) > S(t) und erhalten eine Arbitrage: 15

16 1. Grundlagen Portfolio Wert in t Wert in T, falls: S(T ) apple K S(T ) > K Verkaufe Call C(t) 0 (S(T ) K) Kaufe Aktie S(t) S(T ) S(T ) S(t) C(t) < 0 S(T ) > 0 K > 0 Investiert man in diese Strategie, so erhält man also zu Beginn den positiven Betrag C(t) S(t) und an T ebenfalls einen positiven Betrag, so dass dies eine Arbitragestrategie ist. Es folgt, dass C(t) > S(t) nicht gelten kann. (ii) C(t) S(t) KB(t,T ). Zunächst ist C(t) 0. Wir nehmen an, dass C(t) < S(t) KB(t,T ) und erhalten wieder eine Arbitrage: Portfolio Wert in t Wert in T, falls: S(T ) apple K S(T ) > K Kaufe Call C(t) 0 S(T ) K Kaufe K Nullkuponanleihen KB(t, T ) K K Verkaufe Aktie S(t) S(T ) S(T ) < 0 K S(T ) 0 0 Diese Strategie offeriert also zur Zeit t einen positiven Betrag und zur Zeit T keine Ausgabe, ist also eine Arbitrage. Es folgt die Behauptung. Es ist interessant, sich die untere Grenze genauer anzusehen. heißt, dass man den Call- Preis in zwei Teile zerlegen kann: C(t)=S(t) KB(t, T )+x, x 0. Das folgende Lemma zeigt, dass x gerade durch die Prämie für einen Put gegeben ist. Lemma (Put-Call Parität). Für den Preis eines europäischen Calls und eines europäischen Puts mit gleichen Merkmalen auf eine Aktie ohne Dividendenzahlung gilt unter Arbitragefreiheit, dass C(t)=S(t) KB(t,T )+P(t), 0 apple t apple T. (1.8) 16

17 1.3 Optionen S Ke r(t t) S Ke r(t t) t t Abbildung 1.4: Die Wertgrenzen S und S Ke r(t t) für S = 50 (links) und S = 100 (rechts) mit festem T = 10, K = 100 und r = 0.2. Beweis. Die Idee ist, zwei Portfolios zu bestimmen, die in T den gleichen Wert haben und im Zeitintervall (t, T ) keine Auszahlungen haben. Unter Arbitragefreiheit müssen sie dann auch zu jedem anderen Zeitpunkt den gleichen Wert haben. Portfolio 1 Wert in t Wert in T S(T ) apple K S(T ) > K Kaufe Call C(t) C(T )=0 C(T )=S(T ) K Kaufe K Nullkuponanleihen KB(t, T ) K K C(t)+KB(t,T ) max{s(t ),K} Portfolio 2 Kaufe Put P(t) P T = K S(T ) P T = 0 Kaufe Aktie S(t) S(T ) S(T ) P(t)+S(t) max{s(t ), K} Da beide Portfolios den gleichen Endwert haben, müssen auch ihre Anfangswerte übereinstim- 17

18 1. Grundlagen men und die Behauptung folgt. Es ist überraschend, welche weitreichende Konsequenzen Lemma hat: Wir erhalten eine direkte Bewertung für den amerikanischen Call. Mit C A (t), P A (t) bezeichnen wir den Wert eines amerikanischen Calls bzw. Puts. Satz (Satz von Merton). Die Zinsen seien nicht negativ, d.h. B(t,T ) apple 1für alle 0 apple t apple T. Zahlt eine Aktie in [t,t ] keine Dividenden, so ist es nie optimal, einen amerikanischen Call vorzeitig auszuüben und es gilt C A (t)=c(t), 0 apple t apple T. (1.9) Beweis. Zunächst einmal ist klar, dass C A (t) C(t). Angenommen, der amerikanische Call wird vorzeitig ausgeübt, etwa zum Zeitpunkt t < T. Der Inhaber erhält (S(t) K) +. Allerdings gilt für den Wert der europäischen Option C(t) S(t) KB(t,T ) und C(t) ist damit strikt größer als der Ausübungswert des amerikanischen Calls. Wir erhalten C(t) A C(t) S(t) KB(t,T ) S(t) K. Also hat der Ausübende weniger Geld erhalten, als sein Call zu dieser Zeit am Markt wert war. Demnach lohnt es sich nicht, ihn vorzeitig auszuüben. Im wesentlichen beruht der Satz von Merton darauf, dass der Ausübungswert K weiter verzinst wird, und man bei vorzeitigem Ausüben diesen (unter unseren Annahmen positiven) Zins verlieren würde. Bemerkenswerterweise ist das beim amerikanischen Put genau umgekehrt, so dass sich vorzeitiges Ausüben lohnen kann. Ebenso verhält es sich im Fall, wenn die Aktie eine Dividende zahlt. Zunächst leiten wir die Put-Call Relation für amerikanische Optionen her. Im Gegensatz zur Put-Call Parität für europäische Optionen erhalten wir nun eine Ungleichung. Für t = T erhalten wir eine Gleichung, und mit immer größer werdender Restlaufzeit werden die Ungleichungen unschärfer. Das ist zu erwarten, denn die Möglichkeit, vorzeitig auszuüben ergibt für kleine Restlaufzeiten wenig Gewinnpotential, während für große Restlaufzeiten ein großer Unterschied möglich ist. Bemerkenswert ist ebenso, dass man für verschwindende Zinsen, also B(t,T )=1, die Put-Call Parität (1.8) als Spezialfall erhält. Lemma (Put-Call Relation). Die Zinsen seien nicht negativ, d.h. B(t,T ) apple 1 für alle 0 apple t apple T. Für den Preis eines amerikanischen Calls und eines amerikanischen Puts mit gleichen Merkmalen auf eine Aktie ohne Dividendenzahlung gilt unter Arbitragefreiheit, dass S(t) K apple C A (t) P A (t) apple S(t) KB(t,T ), 0 apple t apple T. (1.10) 18

19 1.3 Optionen Beweis. Offensichtlich ist P A (t) P(t). Aus der Put-Call Parität für europäische Optionen erhalten wir C(t) P(t)=S(t) KB(t,T ) und mit Satz C A (t) P A (t)=c(t) P A (t) apple C(t) P(t). Damit folgt die rechte Seite von (1.10) aus Gleichung (1.8). Für die linke Seite zeigen wir S(t)+P A (t) apple C A (t)+k. Hierbei ist C A (t)=c(t). Wir wählen eine beliebigen, aber festen Zeitpunkt t 2 (t,t ]. Für t = T erhalten wir Ausübung an Maturität, also das Auszahlungsprofil eines europäischen Puts. In der Handelsstrategie von Portfolio 1 wird man den Betrag K auf ein Bankkonto einzahlen. Dieses Bankkonto wird mit einem risikolosen aber möglicherweise zufälligem Zinssatz verzinst. Unter unserer Annahme von nichtnegativen Zinsen hat der Betrag K hat an einem späteren Zeitpunkt t > t einen gestiegenen Wert, den wir mit Kb K bezeichnen. Wir betrachten die folgenden beiden Portfolios Portfolio 1 Wert in t Wert in t 2 (t, T ] Kaufe am. Call C A (t)=c(t) C A (t)=c(t) Zahle K auf Bankkonto K Kb C(t)+K C(t)+Kb Portfolio 2 Kaufe am. Put und P A (t) (K S(t)) + übe ihn in t aus Kaufe Aktie S(t) S(t) Für den Wert von Portfolio 1 gilt im Zeitpunkt t 2 (t,t ] P A (t)+s(t) S(t)+(K S(t)) + = max{s(t),k} C(t)+Kb C(t)+K (S(t) KB(t,T )) + + K (S(t) K) + + K = max(s(t),k). Somit ist der Wert von Portfolio 1 an jedem Ausübungszeitpunkt (inklusive Maturität T ) größer oder gleich dem Wert von Portfolio 2 und somit aus Arbitragegründen auch an t Wertgrenzen für Optionen (mit bekannten Dividenden) Für eine kurze Laufzeit kann man die Dividenden recht präzise vorhersagen. Wir studieren in diesem Abschnitt den vereinfachten Fall, dass der Wert der zukünftig auszuzahlenden Dividen- 19

20 1. Grundlagen den (bis Maturität) bekannt ist. Eine Bewertung allgemeinerer Zahlungsströme ist Standard in der Literatur über Zinsmärkte und wir verweisen auf das tolle Buch Filipović (2009). Die Zeitpunkte an welchen Dividenden gezahlt werden seien T 1,...,T n und die zu zahlenden Dividenden D 1,...,D n. Die Summe der auf t abdiskontierten Dividendenauszahlungen ist Man erhält unmittelbar D(t,T ) := n  i=1 1 {tappleti applet }D i B(t,T i ). C(t) S(t) D(t, T ) KB(t, T ), (1.11) indem man die vorigen Ergebnisse auf S(t) D(t,T ) anwendet. Für den amerikanischen Call wird es möglicherweise optimal sein, an Dividendenzeitpunkten auszuüben, vgl. Hull (1993), Kapitel 10. Betrachten wir eine mögliche Ausübung an einem Dividendenzeitpunkt T i. Ausüben wird man nur, falls S(T i ) > K. Genau genommen, wird man direkt vor der Dividendenzahlung ausüben. Den Wert der Aktie bezeichnet man dann mit S(T i ), wobei diese Notation noch einmal explizit auf den linken Grenzwert hinweist, S(T i ) := lim t"ti S(t). Die Auszahlung durch Ausüben ist dann gerade S(T i ) K. Allerdings gilt ebenso für den Preis des Calls an T i, also nach Auszahlung der Dividende: C A (T i ) C(T i ) S(T i ) D i KB(T i,t ). Ist der Preis höher als die Auszahlung durch Ausüben, so ist es natürlich nicht optimal auszuüben. D.h. es ist nicht optimal auszuüben, falls D i apple K 1 B(T i,t ). Es lässt sich zeigen, dass im Fall D i > K 1 B(T i,t ) Ausüben immer optimal ist Optionsstrategien Aus Kombinationen von Optionen lassen sich reichhaltige Auszahlungsprofile erstellen, welche in Finanzprodukten vielfach zum Einsatz kommen. Wir stellen einige einfache Beispiele vor. Der Preis einer europäischen Option hängt von einer Reihe von Einflußgrößen ab, wie im späteren Teil der Vorlesung (Black-Scholes Modell) noch gezeigt wird. Die Abbildung 1.5 illustriert die Abhängigkeit von der Restlaufzeit und dem aktuellen Kurs der zugrunde liegenden Aktie. 20

21 1.3 Optionen Preis einer Call Option in t im Black Scholes Modell (K=80, r=0.03, sigma=0.2) T t=0 T t= T t=0.5 T t=0.75 T t= S_t Abbildung 1.5: Calls im Black-Scholes Modell mit unterschiedlichen Restlaufzeiten. Kombinationen Ein Portfolio aus europäischen Calls und Puts mit gleichen oder unterschiedlichen Merkmalen wird durch sein Auszahlungsprofil beschrieben. Es entstehen eine Vielzahl von möglichen Profilen und die Kombination aus jeweils ± Call ± Put ± Asset oder Vielfachen der genannten Positionen. Bull-Call-Spread + Call(K 1 ) Call(K 2 ) mit K 1 < K 2 Bear-Call-Spread vertausche K 1 und K 2. Straddle + Call und + Put mit gleichem K Strangle + Call(K 2 ) + Put(K 1 ) mit K 1 < K 2 Butterfly + Call(K 1 ) 2 Call(K 2 ) + Call(K 3 ). 21

22 1. Grundlagen C C K 1 K 2 K 1 S S C C K 1 K 2 K 1 K 2 K 3 S S Abbildung 1.6: Bull-Call-Spread, Straddle, Strangle und Butterfly. 22

23 2. Einperiodenmodelle zur Wertpapierbewertung Die Analyse von Finanzmärkten beginnen wir zunächst in einem Modell mit nur einer Zeitperiode. Durch rekursives Zusammensetzen erhält man im Folgenden die wichtigen Mehrperiodenmodelle. 2.1 Das Modell mit endlichen Zustandsraum Für unser Modell betrachten wir einen Wahrscheinlichkeitsraum (W, F, P). Wir gehen von zwei Zeitpunkten aus, welche wir mit 0 und T bezeichnen. Der Handel von Wertpapieren findet zu Beginn der Periode, also an t = 0 statt. Die Wertpapiere werden bis zum Zeipunkt T gehalten und dann verkauft. Die entstehenden Gewinne bzw. Verluste sind zufällig. Wir werden vektorwertige Zufallsvariablen an den Zeitpunkten 0 und T betrachten und schreiben deswegen S =(S 1,...,S N ) > für einen Vektor S; S 0 und S T sind die Werte eines stochastischen Prozesses an 0 und T, so dass S 0 =(S 1 0,...,SN 0 )> gilt. Für Vektoren, die nicht die Werte von stochastischen Prozessen sind schreiben klassisch (x 1,...,x k ) >. Wir nehmen an, dass es nur endliche viele Zustände gibt und W = {w 1,...,w K }. Obwohl dies eine starke Vereinfachung ist, werden wir in der Lage sein, alle wichtigen Resultate in ausreichender Tiefe, allerdings ohne hohen technischen Aufwand, zu diskutieren. Wir nehmen darüber hinaus an, dass P({w k }) > 0für alle k 2{1,...,K}. Wir können jede Zufallsvariable auf einem endlichen Grundraum mit dem Vektor der angenommenen Werte X k := X(w k ),1apple k apple K identifizieren. Somit ist diese Zufallsvariable durch einen K-dimensionalen Vektor Xgegeben, was wir im Folgenden manchmal nutzen werden. Marktteilnehmer können zur Zeit 0 Wertpapiere kaufen und an T verkaufen. Eine andere Möglichkeit, Geld zu transferieren gibt es nicht. Wir nehmen an, dass N Wertpapiere gehandelt werden. Die Auszahlung des n-ten Wertpapiers ist eine Zufallsvariable, welche wir mit S n T bezeichnen. Ihr Wert im Zustand w k ist S n T (w k ), 1 apple n apple N,1 apple k apple K. 23

24 2. Einperiodenmodell Die Auszahlungsmatrix fasst die Auszahlungen aller Wertpapiere in allen möglichen Zuständen zusammen und ist eine K N Matrix, welche wir mit D bezeichnen, gegeben durch 0 ST 1 B (w 1) ST N(w 1 1) D C. A. ST 1 (w K) ST N(w K) Die Matrix D ist eindeutig durch die Zufallsvariable S T beschrieben und umgekehrt, so dass wir beide synonym verwenden. Zur Zeit 0 entscheidet der Investor, welche Wertpapiere sie kaufen will. Auch negative Positionen sind erlaubt, sogenannte Leerverkäufe (short-selling), d.h. ein Marktteilnehmer hat die Möglichkeit in Wertpapieren negative Positionen zu beziehen. Ebenso kann er beliebig stückeln und beispielsweise 1/3 Aktien kaufen. Formal beschreiben wir die Position eines Investors durch einen Vektor q =(q 1,...,q N ) > 2 R N. Dabei ist q n die Anzahl der n-ten Wertpapiere im Portfolio. Ist q n < 0 spricht man von einer Short Position in Wertpapier n, im Fall q n > 0 entsprechend von einer Long Position. Erreichbare Auszahlungen und Marktvollständigkeit. Die Auszahlung oder der Wert des Portfolios q ist wieder eine Zufallsvariable, welche wir mit V q T bezeichnen. Der Wert des Portfolios an T ist gegeben durch die Summe der einzelnen Auszahlungen, also V q N T = Â q n ST n = hq, Ai. n=1 Definition Ein bedingter Anspruch ist eine Zufallsvariable X. Sie heißt erreichbar, falls ein Portfolio q existiert, so dass X = V q T. Das Portfolio q heißt Replikationsportfolio von X. Im Englischen spricht man bei einer bedingten Auszahlung von einem Contingent Claim. Ein erreichbarer bedingter Anspruch lässt sich also exakt durch ein Portfolio von Wertpapieren nachbilden. Das ist zum Beispiel für jedes gehandelte Wertpapier selbst der Fall. B 2.1 Binomialmodell: Wir betrachten ein Modell mit zwei Wertpapieren, Nullkuponanleihe und Aktie. Es gebe zwei Möglichkeiten für den Aktienkurs in T, und zwar 120 und 180. Die Auszahlungsmatrix ist somit gegeben durch D = 1 180,

25 2.2 Arbitragefreiheit wobei die erste Spalte der Auszahlung der Nullkuponanleihe und die zweite Spalte der Auszahlung der Aktie entspricht. Es soll eine Call Option auf die Aktie mit Ausübungspreis K = 150 und Fälligkeit T bewertet werden. Der zugehörige Auszahlungsvektor ist C =(30,0) >. Die Auszahlung des Calls ist erreichbar, falls das lineare Gleichungssystem Dq = C eine Lösung hat, d.h. falls es q 1,q 2 gibt, die das Gleichungssystem q q 2 = 30 q q 2 = 0 lösen. Dies ist der Fall für q 1 = 60, q 2 = 1/2. Wir erhalten in der Tat ein Replikationsportfolio durch eine Short Position von 60 Nullkuponanleihen und eine Long Position von 0.5 Aktien. B 2.2 Trinomialmodell: Nun betrachten wir drei Möglichkeiten für den Wert der Aktie an T : 120, 150 und 180. Die Auszahlungsmatrix hat in diesem Fall folgende Form: D 1 150A und der Call hat in T die Auszahlung C =(30,0,0) >. Das Gleichungssystem Dq = C hat in diesem Fall keine Lösung: q q 2 = 30 (2.1) q q 2 = 0 (2.2) q q 2 = 0. (2.3) Aus dem vorigen Beispiel wissen wir, dass (2.1) und (2.3) auf q 1 = 60,q 2 = 1/2 führen. Setzen wir diese Werte in (2.2) ein, so erhalten wir /2 150 = = 0. Der Call ist also nicht erreichbar. Definition Ein Markt heißt vollständig, falls jede bedingte Auszahlung erreichbar ist. Remark Da der Rang einer Matrix gleich der Dimension des Bildraums ist, ist ein Modell mit Auszahlungsmatrix D genau dann vollständig, wenn der Rang von D gleich K ist. Insbesondere muss also N K gelten, d.h. es gibt mindestens so viele handelbare Wertpapiere wie Zustände (Elementarereignisse). 2.2 Arbitragefreiheit In diesem Abschnitt wird der Begriff Arbitrage präzise definiert und Kriterien bestimmt, die einen arbitragefreien Markt charakterisieren. 25

26 2. Einperiodenmodell Arbitragefreiheit und Martingalmaße Für den Kauf von Wertpapieren zur Zeit 0 ist ein jeweils ein Preis zu zahlen. Wir bezeichnen den Preis des n-ten Wertpapiers mit S n 0,1apple n apple N. Der Vekor S 0 =(S 1 0,...,SN 0 )> fasst diese zusammen. Der Preis eines Portfolios q bzw. sein Wert im Zeitpunkt 0 ist gerade V q N 0 := hs 0, qi = Â S0 n q n. (2.4) n=1 In dieser Modellstruktur ist ein Markt vollständig durch das Paar (S 0, S T ) oder durch den stochastischen Prozess S =(S 0, S T ) beschrieben. Uns interessiert nun die Frage, welche Preisvektoren bei gegebener Auszahlungsmatrix keine Arbitrage zulassen. Mit h, i bezeichnen wir das Skalarprodukt im R N. Definition Eine Arbitragemöglichkeit ist ein Portfolio q, so dass (i) V q 0 = hs 0, qiapple0, (ii) V q T = hs T, qi 0, (iii) entweder ist V q 0 < 0, oder es gibt ein k 2{1,...,K} mit V q T (w k ) > 0. Ein Markt heißt arbitragefrei, wenn es keine Arbitragemöglichkeit gibt. Eine Arbitragemöglichkeit ist demnach ein Portfolio, für welches zunächst der Preis Null oder negativ und die Auszahlung Null oder positiv ist. Allerdings ist entweder der Kaufpreis echt verschieden von Null oder der Wert an T mit positiver Wahrscheinlichkeit echt positiv. Risikolose Portfolios. Gibt es auf dem Markt ein Portfolio q welches die Auszahlung 1 erreicht, also V q T = 1, so nennen wir das Portfolio risikolos und normiert (Vielfache hiervon nennen wir einfach risikolos). Existiert ein derartiges Portfolio, so ist der Preis der Nullkuponanleihe in t = 0 durch B(0,T )=hs 0, qi = e rt gegeben, so dass wir einen Einperiodenzinssatz r durch die Gleichung r = 1 T ln(hs 0, qi) erhalten. Ein Markt mit risikolosen Wertpapier ist durch das Paar (S, r) beschrieben und wir betrachten in diesem Abschnitt stets einen solchen Markt. Ein Wahrscheinlichkeitsmaß Q heißt äquivalent zu P falls Q(A)=0 genau dann gilt, wenn P(A)=0für alle A 2 F. 26

27 2.2 Arbitragefreiheit Definition Ein zu P äquivalentes Wahrscheinlichkeitsmaß Q heißt risikoneutral für den Markt (S,r), falls für jede erreichbare Auszahlung X = V q T gilt, dass 1 V q 0 = e rt E Q [V q T ]. (2.5) Die Bewertungsregel (2.5) heißt risikoneutrale Bewertungsregel. Das risikoneutrale Wahrscheinlichkeitsmaß wird oft auch als Martingalmaß bezeichnet, da die abdiskontierten Auszahlungen der gehandelten Wertpapiere unter Q Martingale sind, was wir im Mehrperiodenmodell noch zeigen werden. Die Wahrscheinlichkeiten Q({w k }) sind durch die Marktstruktur (S 0 und S T ) festgelegt und sind typischerweise verschieden von den realen Eintrittswahrscheinlichkeiten der Zustände, P({w k }). Der Name risikoneutral kommt daher, dass diese Wahrscheinlichkeiten gerade den Erwartungen eines risikoneutralen Investors entsprechen, die mit dem Preissystem S in Einklang stehen. Die risikoneutrale Bewertungsregel erlaubt es, Preise erreichbarer Auszahlungen analog zu aktuariellen (versicherungsmathematischen) Bewertungsregeln als Erwartungswert der abdiskontierten Endauszahlung zu berechnen. Im Unterschied zu einer aktuariellen Bewertung wird allerdings mit dem risikoneutralen Maß Q und nicht mit dem realen Maß P gearbeitet. Lemma Ein zu P äquivalentes Maß Q ist genau dann risikoneutral, falls Beweis. Zunächst folgt aus (2.6), dass V q 0 = S n 0 = e rt E Q [S n T ], 1 apple n apple N. (2.6) N Â n=1q n S0 n N = Â q n e rt E Q [ST n ]=e rt E Q [hq, S T i]=e rt E Q [V q T ] n=1 und Q ist risikoneutrales Maß. Umgekehrt erhalten wir aus (2.5) direkt (2.6) wenn für q die Einheitsvektoren auf dem R n gewählt werden. Das folgende Resultat ist der 1. Hauptsatz der Wertpapierbewertung. Wie zuvor betrachten wir einen Markt mit risikolosem Wertpapier (S,r). Theorem Der Markt (S,r) ist genau dann arbitragefrei, falls ein risikoneutrales Maß Q existiert. Wir beweisen in dem Kapitel über Mehrperiodenmodelle einen deutlich allgemeineren Satz und verweisen an dieser Stelle darauf. 1 Mit E Q [ ]= R dq bezeichen wir den Erwartungswert unter dem Wahrscheinlichkeitsmaß Q. 27

28 2. Einperiodenmodell B 2.3 Arbitragefreiheit: Wir betrachten einen Wertpapiermarkt mit 3 Wertpapieren und 2 Zuständen auf dem S A, D = gilt. Zunächst erhalten wir aus dem ersten Wertpapier r = 0. Wir wollen zeigen, dass der durch (S,r) gegebene Wertpapiermarkt arbitragefrei ist. Nach dem ersten Hauptsatz, Satz müssen wir zeigen, dass es ein äquivalentes risikoneutrales Maß gibt. Wir verwenden Gleichung (2.6) und erhalten 150 = 180q + 120(1 q) 15 = 30q + 0(1 q) mit den Wahrscheinlichkeiten q = Q({w 1 }) und 1 q = Q({w 2 }). Mit q = 1/2 ist das Gleichungssystem gelöst und der Markt ist demnach frei von Arbitrage. Bemerkenswert ist, dass es nur genau ein risikoneutrales Maß gibt. Bewertung von erreichbaren Auszahlungen. Für eine erreichbare Auszahlung gibt es stets ein Replikationsportfolio q. Der folgende Satz zeigt, dass in einem arbitragefreien Markt der Preis der erreichbaren Auszahlung eindeutig gegeben ist durch den Preis des Replikationsportfolios. Proposition Sei (S,r) ein arbitragefreier Markt mit N Wertpapieren und ST N+1 := V q T eine erreichbare Auszahlung mit Replikationsportfolio q. Wir definieren S T =(S T,ST N+1 ) und S 0 =(S 0,S0 N+1 ) >. Der Markt ( S 0, S T,r) ist arbitragefrei genau dann, wenn S N+1 0 = V q 0 = hq, S 0 i. Beweis. Ist (S,r) arbitragefrei, so existiert ein risikoneutrales Maß Q. Da S0 N+1 N = hq, S 0 i = Â q n e rt E Q [ST n ] n=1 = e rt E Q hq, S T i = e rt E Q [ST N+1 ], ist Q auch risikoneutrales Maß für den Markt ( S 0, S T,r). Ist umgekehrt ( S 0, S T,r) arbitragefrei, so existiert ein risikoneutrales Maß Q, so dass nach Lemma S n 0 = e rt E Q [S n T ], 1 apple n apple N + 1, also insbesondere gilt diese Gleichung für 1 apple n apple N und somit ist Q auch risikoneutrales Maß für (S 0,S T,r) und die Behauptung folgt. 28

29 2.3 Vollständigkeit Zeigen Sie als Übungsaufgabe, dass die Menge der äquivalenten risikoneutralen Maße konvex ist. 2.3 Vollständigkeit Gemäß Definition heißt ein Markt vollständig, wenn jede bedingte Auszahlung erreichbar ist. Wir werden sehen, dass dies gleichbedeutend mit der Eindeutigkeit des risikoneutralen Maßes ist. Dies ist der 2. Hauptsatz der Wertpapierbewertung. Theorem Sei (S, r) ein arbitragefreier Markt. Diseser Markt vollständig genau dann, wenn es nur ein risikoneutrales Maß gibt. Den Beweis des Theorems werden wir im nächsten Abschnitt führen. B 2.4 Trinomialmodell: Wir betrachten das Modell aus Beispiel 2.1, S T 1 150A 1 und S 0 = Wie gezeigt, handelt es sich um einen unvollständigen Markt und im folgenden bestimmen wir alle Martingalmaße: 180q q (1 q 1 q 2 )=150, q 1, q 2 2 (0,1). Alle Lösungen erfüllen 2q 1 + q 2 = 1, und somit erhalten wir alle Martingalmaße durch Q({w 2 })=1 2Q({w 1 }) mit Q({w 1 }) 2 (0,0.5) und Q({w 3 })=1 Q({w 1 }) Q({w 2 }). Fügen wir einen Call hinzu, etwa mit Preis 15 und Auszahlung (30,0,0) > so ist der Markt vollständig! 2.4 Unvollständige Märkte In diesem Kapitel betrachten wir einen unvollständigen arbitragefreien Markt mit risikolosem Wertpapier. Der Einfachheit halber nehmen wir an, dass das erste Wertpapier eine Nullkuponanleihe ist, d. h. S0 1 = e rt und ST 1 = 1. Für eine nicht erreichbare bedingte Auszahlung X (etwa eine Option) stellen sich zwei Fragen. 29

30 2. Einperiodenmodell Wie kann ein Verkäufer das mit dem Verkauf von X verbundene Risiko durch Wahl eines geeigneten Portfolios q reduzieren oder ganz absichern? Man spricht von Absicherung eines Derivats (Hedging). Für erreichbare Auszahlungen ist der Preis eindeutig. Können für nicht erreichbare Auszahlungen zumindest Preisschranken angegeben werden? Preisschranken Wir beginnen mit der zweiten Fragestellung. Hier haben wir folgendes, allgemeines Ergebnis. Mit M := {Q P : Q ist risikoneutral} bezeichnen wir die Menge aller risikoneutralen Maße. Für einen bedingten Anspruch X definieren wir X := sup E Q [X] und X := inf Q2M Q2M EQ [X] und die Menge der arbitragefreien Preise, P(X) := n e rt E Q [X] : Q 2 M o. Wie in Satz folgt, dass jeder Preis in P(X) zu einem arbitragefreien Markt erweitert um das Wertpapier X führt. Proposition Sei (S, r) ein arbitragefreier Markt und X eine bedingte Auszahlung. Ist X nicht erreichbar, so gilt X < X und kein Preis in dem offenen Intervall (X,X) ermöglicht eine Arbitrage. Beweis. Zunächst einmal ist die Menge M der risikoneutralen Maße konvex und nicht leer. Damit ist P(X) ebenfalls konvex und nicht leer, also ein Intervall mit den Grenzen X und X. Das Intervall ist offen, falls die Randpunkt nicht in ihm enthalten sind, was wir nun zeigen. Der Markt besitzt ein risikoloses Wertpapier. Ohne Beschränkung der Allgemeinheit nehmen wir an, dass S 1 T 1. Dann ist nach Definition S1 0 = e rt. Wir nutzen einfache Hilfsmittel aus der linearen Algebra und stellen eine Zufallsvariable jeweils als Vektor dar. Ist X nicht erreichbar, so gilt X 6= Dq für alle q 2 R N. Dann existiert aber die Projektion von X auf den von Dq aufgespannten linearen Raum L = {Dq : q 2 R N }, also ein q 0, so dass Y := X Dq 0? L. Damit ist hy,dqi = hd > Y, qi = 0für alle q 2 R N, also D > Y = 0. 30

31 2.4 Unvollständige Märkte Ziel ist es ein neues risikoneutrales Maß zu konstruieren. Zunächst definieren wir q durch q k := Q({w k }) und wählen b > 0 so klein, dass w k := q k + by k > 0, 1 apple k apple K; da Q({w k }) > 0für alle k 2{1,...,K} ist dies möglich. Dann gilt D > w = D > (q + by )=D > q = S 0. Außerdem gilt, dass S 1 T (w k)=1 und S 1 0 = e rt, so dass K Â ST 1 (w k )w k = Â w k = e rt. k=1 k=1 Wir erhalten, dass durch Q 0 ({w k }) := w k e rt ein von Q verschiedenes risikoneutrales Maß definiert ist. Der Preis von X unter Q 0 ist verschieden vom Preis unter Q, wie man leicht nachrechnet. Nun können wir den Beweis des 2. Hauptsatzes direkt anschließen. von Theorem Wir zeigen zunächst, dass Vollständigkeit die Eindeutigkeit des risikoneutralen Maßes impliziert. Der Markt ist arbitragefrei, also existiert mindestens ein risikoneutrales Maß Q. Ist das Modell vollständig, so ist 1 F ein erreichbarer Anspruch für alle F 2 F. Es existiert demnach ein q, so dass 1 F = hq,s T i. Nach Satz is der eindeutige Preis von 1 F gegeben durch e rt Q(F)=hq, S 0 i. Die rechte Seite hängt aber gar nicht von Q ab, und somit muss für jedes risikoneutrales Maß Q 0 gelten, dass Q(F)=Q 0 (F), F 2 F und wir erhalten Q = Q 0, also ist Q eindeutig. Um die Rückrichtung zu zeigen, nehmen wir an, dass es nur ein riskoneutrals Maß Q gibt. Angenommen, es gibt einen nicht erreichbaren bedingten Anspruch X. Nach dem ersten Hauptsatz ist der einzige arbitragefreie Preis von X gegeben durch e rt E Q [X]. Nach Satz kann X dann aber nicht erreichbar sein und wir sind fertig. Es gibt eine Reihe von sinnvollen und interessanten Ansätzen zur Bestimmung von Absicherungsstrategien, durch die das mit dem Verkauf einer bedingten Auszahlung verbundene Risiko vermindert werden kann. Im folgenden werden wir zwei derartige Ansätze diskutieren, Superreplikation und das sogenannte quadratische Hedging. 31

32 2. Einperiodenmodell Superreplikation In der folgenden Definition verallgemeinern wir den Begriff der Erreichbarkeit. Definition Gegeben sei eine bedingte Auszahlung X. Eine Superreplikation von X ist ein Portfolio q, so dass V q T X. Der Preis der Supperreplikationsstrategie ist hs 0, qi. Bemerkenswert ist, dass für eine nicht erreichbare Option das mit dem Verkauf verbundene Risiko vollständig eliminieren werden kann, wenn man einer Superreplikationsstrategie q folgt. Unter Umständen sind die Kosten hierfür allerdings sehr hoch, sie sind durch den Wert V q 0 gegeben. B 2.5 Superreplikation: Im Kontext von Beispiel 2.4 ist eine mögliche Superreplikation für die Auszahlung X =(30,0,0) 0 (Call-Option auf die Aktie mit K = 150) durch q =( 120,1) mit Preis = 30 gegeben. Es gilt Dq 30A 0 Gibt es eine günstigere Superreplikation? 0 A Kostenminimale Superreplikationsportfolios. In diesem Abschnitt suchen wir ein Superreplikationsportfolio welches minimale Kosten hat. Die Bestimmung eines kostenminimierenden Superreplikationsportfolios für den bedingten Anspruch X ist gegeben durch die Lösung des folgenden linearen Optimierungsproblems: minhs 0, qi für alle q, so dass Dq X (PP) Wir werden im folgenden die Dualitätstheorie der linearen Optimierung auf dieses Problem anwenden. Insbesondere wird sich zeigen, dass das duale Problem auf eine intuitive ökonomische Charakterisierung der Superreplikationskosten führt. Das duale Problem zu (PP) hat die Form max f hf, Xi für alle f 0, so dass D0 f = S 0 ; (DP) siehe etwa Kapitel 4 von Bertsimas and Tsitsiklis (1997) oder.... Die schwache Dualität bietet eine unmittelbare Abschätzung für Lösungen von (DP) und (PP). Demnach gilt für zwei zulässige Lösungen q und f immer f 0 X apple S 0 q. Bei Gleichheit erhält man zwingend Optimalität - vorab könnte aber auch echte Ungleichheit gelten. 32

33 2.4 Unvollständige Märkte Lemma (schwache Dualität). Sei q zulässig in (PP) und f zulässig in (DP). Dann gilt hf, XiapplehS, qi. Beweis. Da f 0 und Dq X folgt f 0 X apple f 0 Dq =(D 0 f) 0 q = S 0 q. Tatsächlich gilt aber viel mehr. Satz (Dualitätssatz). Falls für (PP) oder für (DP) eine Lösung existiert, so sind die beiden linearen Programme lösbar, und die Optimalwerte der Zielfunktion stimmen überein. Dies ist insbesondere der Fall, wenn die zulässigen Bereiche von (PP) und von (DP) beide nicht leer sind. Überraschend ist, das unter No-Arbitrage immer gilt, dass eine Lösung der beiden Probleme existiert. Lemma In einem arbitragefreien Markt (S, r) haben (DP) und (PP) eine Lösung, und die Werte der Zielfunktion stimmen überein. Beweis. Der zulässige Bereich von (DP) ist nicht leer: Das Modell ist arbitragefrei und somit existiert ein risikoneutrales Maß Q. Setzen wir q k := Q({w k }) > 0, 1 apple k apple K, so gilt S 0 = e rt Dq für den Vektor q 0 =(q 1,...,q K ) und somit ist e rt q zulässig für (DP). Der zulässige Bereich von (PP) ist ebenfalls nicht leer, da D 1 =(1,...,1) 0 und somit l D 1 X für l genügend groß. Also haben (PP) und (DP) eine Lösung, und die Zielfunktionswerte stimmen nach dem Dualitätssatz, Satz 2.4.3, überein. Der kostenminimale Superhedgingpreis ist gerade die obere Grenze des No-Arbitrage-Intervalls P(X), wie folgender Satz zeigt. Satz Sei (S,r) ein arbitragefreier Markt. Dann gibt es zu jeder Auszahlung X eine kostenminimale Superreplikationsstrategie q. Die Superreplikationskosten sind gegeben durch n o sup e rt E Q [X] : Q 2 M. (2.7) Beweis. Zunächst einmal ist (2.7) kleiner oder gleich der Lösung des dualen Problems: Mit f gegeben durch q k = Q(w k )e rt, 1 apple k apple K für ein risikoneutrales Maß Q 2 M folgt, dass D 0 f = S 0, also ist f zulässig für (DP). Wir zeigen, dass das Supremum die optimale Lösung erreicht: Sei f eine Lösung von (DP), so dass S 0 = e rt Df e rt. Gilt q 0 := fe rt > 0, so erhält man durch Q 0 ({w k })=q 0 k ein risikoneutrales Maß und wir sind fertig. Sind eine oder mehrere Komponenten von q 0 gleich Null, so ist Q 0 nicht äquivalent zu P. Wir konstruieren 33

34 2. Einperiodenmodell ein risikoneutrales Maß wie folgt: Nach Lemma gibt es ein strikt positives f > 0, welches zulässig ist, also D 0 f = S 0. Definiere f e :=(1 e)f +ef. Dann ist f e > 0, und es gilt D 0 f e = (1 e)d 0 f + ed 0 f = S 0, d.h. f e ist zulässig für (DP) und wie oben gibt es ein zugehöriges Maß Q e 2 M. Die Behauptung folgt, da lim e rt E Q e [X]=lim f 0 e X = hf, S 0 i. e!0 e!0 Bemerkung Die minimalen Superreplikationskosten entsprechen also gerade der oberen Preisschranke aus Proposition Man kann analog zeigen, dass die untere Preisschranke aus Proposition gerade dem Negativen der Superreplikationskosten für die Auszahlung X entspricht. In Anwendungen ist das Optimierungsproblem (DP) oft leichter lösbar. Mit Hilfe des folgenden Resultats kann bei bekannter Lösung f des (DP) ein kostenminimierendes Superreplikationsportfolio berechnet werden. Proposition Sei q zulässig in (PP) und f zulässig in (DP). Dann sind äquivalent (i) Es gilt f 0 (X Dq)=0. (ii) f ist eine Lösung von (DP) und q eine Lösung von (PP). Beweis. (i))(ii). Gilt (i) so sieht man unmittelbar, dass in der schwachen Dualität (Lemma 2.4.2) Gleichheit gelten muss, woraus (ii) unmittelbar folgt. (ii) )(i). Ist f eine Lösung von DP und q eine Lösung von (PP), so stimmen nach dem Dualitätssatz die Werte der Zielfunktion beider Optimierungsprobleme überein und wir erhalten wie in Lemma 2.4.2, dass S 0 0q = f 0 X apple f 0 Dq =(D 0 f) 0 q = S 0 0q. Es folgt, dass f 0 X = f 0 Dq und somit (i). Sei nun f eine nicht-degenerierte Lösung des (DP), d.h. N Komponenten 1 apple k 1 < < k N apple K von f seien echt positiv (dies ist der typische Fall). Nach Proposition müssen also für ein kostenminimales Portfolio q die N Gleichungen (Dq) kn = W kn 1 apple n apple N, (2.8) erfüllt sein. Das lineare Gleichungssystem (2.8) besteht aus N Gleichungen und N Unbekannten; es kann zur Berechnung eines optimalen Portfolios verwendet werden wie wir in folgendem Beispiel illustrieren. 34

35 2.4 Unvollständige Märkte B 2.6 Fortsetzung: Wieder betrachten wir den Markt mit Auszahlungsmatrix D 1 150A, X 1 0 A, S 0 = Die Menge der Zustandspreise wurden bereits in Beispiel 2.4 bestimmt. Wir bestimmen deshalb unmittelbar eine Lösung des (DP) und erhalten n o sup{f 0 X, f > 0, S = D 0 f} = sup a30 +(1 2a)0 + 0, a 2 (0, 1/2) = 1 30 = Der zugehörige degenerierte Vektor von Zustandspreisen ist f =( 1 2,0, 1 2 )0. Zur Bestimmung des kostenminimalen Superreplikationsportfolios q verwenden wir das Gleichungssystem (2.8); da f2 = 0, besteht dieses System aus den 2 Gleichungen q q 2 = 30, und q q 2 = 0; die Lösung ist durch q 1 = 60,q 2 = 1 2 gegeben. Die zugehörigen kostenminimalen Superreplikationskosten sind = 15 und stimmen - wie in Satz gezeigt - mit der oberen Preisschranke für X aus Proposition überein. 35

36 3. Mehrperiodenmodelle In diesem Kapitel verallgemeinern wir das bisher betrachtete Modell auf mehrere Perioden. 3.1 Modell und grundlegende Begriffe Wie zuvor betrachten wir einen endlichen Wahrscheinlichkeitsraum (W, F, P) mit W <, und P({w}) > 0für alle w 2 W. Dazu betrachten wir die Handelszeitpunkte T = {0,1,...,T } und eine Filtration F =(F t ) t2t. Die s-algebra F t beschreibt die Information, die den Marktteilnehmern zum Zeitpunkt t zur Verfügung steht 1. Wir nehmen an, dass am Zeitpunkt 0 noch keine Information vorhanden ist, also F 0 = {/0,W}. An T steht die volle Information zur Verfügung und es gilt F T = F. Wertpapiere und Handelsstrategien. Auf dem betrachteten Markt werden d + 1 Wertpapiere gehandelt, deren Preisprozesse wir mit S =(S 0,...,S d ) bezeichnen, S i t(w) stellt also den Preis der i-ten Aktie zur Zeit t im Zustand w dar. Wir nehmen an, dass S an F adaptiert ist. Das 0-te Wertpapier wird zum diskontieren verwendet und wir nehmen deswegen an, dass S 0 > 0 gilt (St 0 (w) > 0für alle t 2 T und w 2 W). Zur einfacheren Darstellung setzen wir noch S0 0 = 1 voraus. Dieses Wertpapier nennen wir Numéraire. Es spielt eine ausgezeichnete Rolle in den betrachteten Handelsstrategien: man nimmt an, dass das Numéraire eine beliebig hohe Liquidität besitzt. Zusammenfassend werden wir im Folgenden stets diesen Markt, beschrieben durch betrachten. {(W,F,P),F,S} (3.1) 1 Eine Filtration ist eine Familie von wachsenden s-algebren, so dass F 0 F 1 F. Ein stochastischer Prozess X ist eine Familie von Zufallsvariablen X =(X t ) t2t. X heißt F-adaptiert, falls X t F t -messbar ist. Er heißt F-vorhersehbar, falls X t sogar F t 1 -messbar ist. Bei uns ist die Filtration meist aus dem Zusammenhang klar, und wir sagen einfach adaptiert oder vorhersehbar. 36

37 3.1 Modell und grundlegende Begriffe Definition Eine Handelsstrategie ist ein (d + 1)-dimensionaler stochastischer Prozess q, der vorhersehbar ist. Der Wertprozess der Strategie q ist W q t = hq t, S t i, t 2 T. Die Interpretation einer Handelsstrategie ist subtil: Der Wert q i t gibt die Anzahl der i-ten Wertpapiere an, die zur Zeit t 1 gekauft und über den Zeitraum (t 1,t) gehalten werden. Vorhersehbarkeit ist deswegen natürlich: zur Zeit t 1dürfen nur Informationen aus F t 1 verwendet werden. An t können neue Käufe oder Verkäufe getätigt werden und so weiter. Definition Eine Handelsstrategie q heißt selbstfinanzierend, falls hq t, S t i = hq t+1, S t i, 0 apple t apple T 1. (3.2) Gleichung (3.2) bedeutet, dass dem Portfolio zu keinem Zeitpunkt Geldmittel zugeführt oder entnommen werden. Wir definieren das diskrete stochastische Integral q S von q bezüglich S durch folgenden stochastischen Prozess: (q S) t := t  u=1 hq u, S u S u 1 i = t  q > u DS u, t 2 T, u=1 mit der Bezeichnung DS u := S u S u 1. Es gibt folgende Charakterisierung von selbstfinanzierenden Handelsstrategien. Lemma Eine Handelsstrategie q ist selbstfinanzierend genau dann, wenn W q t = W q 0 +(q S) t, 1 apple t apple T. (3.3) Der Ausdruck Gt q := (q S) t wird als Handelsgewinn der selbstfinanzierenden Strategie q bezeichnet. Das Lemma besagt, dass der Wert einer selbstfinanzierenden Strategie im Zeitpunkt t die Summe aus Anfangsinvestition und Handelsgewinne bis t ist. Beweis. Zunächst betrachten wir eine selbstfinanzierende Handelsstrategie q. Nach Definition von V q ist nach (3.2). Wir erhalten, dass W q t+1 W q t = hq t+1, S t+1 i hq t, S t i = hq t+1, S t+1 i hq t+1, S t i, (3.4) W q t+1 = W q t + hq t+1,ds t+1 i, (3.5) also (3.3). Umgekehrt folgt aus (3.3) die Darstellung (3.5). Durch Gleichsetzen von (3.5) und (3.4) erhalten wir hq t+1, S t+1 i hq t+1, S t i = hq t+1,ds t+1 i, also (3.2) und q ist selbstfinanzierend. 37

38 3. Mehrperiodenmodelle Diskontierte Größen Der Übergang zu diskontierten Größen vereinfacht die Handhabung des Modells wesentlich. Wir diskontieren mit dem Numéraire S 0 und definieren den d-dimensionalen diskontierten Preisprozess X durch seine Komponenten Xt i := Si t St 0, t 2 T mit i = 1,...,d. Der diskontierte Wertprozess einer Strategie q berechnet sich zu V q t := W t q St 0 = q 0 t + hq t, X t i, wobei wir die Konvention hq t, X t i =  d i=1 q i t X i t nutzen. Analog zu Lemma erhält man Lemma Eine Strategie q ist selbstfinanzierend genau dann, wenn V q t = V q 0 +(q X) t, 1 apple t apple T. Beweis. Wir erhalten für eine selbstfinanzierende Handelsstrategie, dass V q t+1 V q t = q 0 t+1 q 0 t + 1 S 0 t+1 = 1 St+1 0 hq t+1, S t+1 i = 1 St+1 0 hq t+1, S t+1 i = = d  i=0 d  i=1 d  i=1 q i t+1 (X i t+1 X i t ) q i t+1 (X i t+1 X i t ), und die Behauptung folgt wie in Lemma q i t+1 Si t+1 1 hq t, S t i S 0 t 1 hq t+1, S t i Bemerkung Da X 0 1, ist (q,x) unabhängig von q 0. Somit legt die Wahl von V 0 und (q 1,...,q d ) eindeutig die Position im Numéraire S 0 fest, sobald q selbstfinanzierend ist. Umgekehrt kann bei gegebenem V 0 jede Strategie (q 1,...,q d ) durch geeignete Wahl von q 0 auf eindeutige Weise zu einer selbstfinanzierenden Strategie ergänzt werden: Man wählt Man sieht leicht, dass q 0 vorhersehbar ist. S 0 t q 0 t = V 0 +(q X) t hq t, X t i. 1 S 0 t d  i=1 q i t S i t 38

39 3.2 Der erste Hauptsatz 3.2 Der erste Hauptsatz Ein stochastischer Prozess X für den E[ X t ] < für alle t 2 T gilt und E[X t+1 F t ]=X t, 0 apple t apple T 1, heißt Martingal, oder P-Martingal bzw. F-Martingal, falls der Bezug zu dem Maß P oder der Filtration F hervorgehoben werden soll. Der Begriff Martingal hat französische Wurzeln und wurde in der Provence für eine Spielstrategie verwendet, die stets verdoppelt 2. Definition Eine selbstfinanzierende Handelsstrategie q heißt Arbitrage, falls V q 0 apple 0, V q T 0 und P V q T > 0 > 0. Die Definition mit diskontierten Wertprozessen ist äquivalent zu derjenigen mit undiskontierten Wertprozessen: Da S 0 > 0 ist, gilt VT q 0 genau dann, wenn WT q 0. Ebenso gilt P(VT q > 0) > 0 genau dann, wenn P(W T q > 0) > 0. Ein Markt heißt arbitragefrei, falls keine Arbitragemöglichkeiten existieren. Wir sagen dann auch, er erfüllt die No-Arbitrage-Bedingung (NA). Für Q ist äquivalent zu P schreiben wir kurz: Q P. Für die Charakterisierung von Martingalen in unserem (recht einfachen) Fall gibt es folgendes Hilfsmittel. Lemma Der Prozess X ist genau dann ein Martingal, falls für jeden vorhersehbaren Prozess q gilt, dass E (q X) T = 0. Beweis. Da W <, ist (q X) stets beschränkt und es gilt, dass E[(q X) t F t 1 ]=(q X) t 1 + q t E[DX t F t 1 ]. Ist X ein Martingal, so verschwindet der letzte Summand und (q X) ist ebenfalls ein Martingal. Umgekehrt betrachten wir ein festes t und F 2 F t 1 und wählen q t = 1 F und q s = 0für s 2 T \{t}. Dann ist q ein vorhersehbarer Prozess und also X ein Martingal. E[1 F X t+1 ]=E[1 F X t ], Definition Ein Wahrscheinlichkeitsmaß Q heißt äquivalentes Martingalmaß, falls Q P und E Q X t+1 F t = Xt, 1 apple t apple T 1. (3.6) 2 Eine hervorragende historische Aufarbeitung findet sich in Mansuy (2009). 39

40 3. Mehrperiodenmodelle Ein äquivalentes Martingalmaß Q nennt man oft auch risikoneutrales Maß. Unter Q sind die diskontierten Preisprozesse aller gehandelten Wertpapiere Martingale. Dies gilt auch für die diskontierten Wertprozesse selbstfinanzierender Handelsstrategien, wie das folgende Resultat zeigt. Lemma Sei Q ein äquivalentes Martingalmaß. Dann ist der diskontierte Wertprozess einer selbstfinanzierenden Handelsstrategie ein Q-Martingal. Beweis. Da q selbstfinanzierend ist, folgt aus Lemma und somit gilt E Q [V q t F t V q t = V q t 1 + hq t,dx t i 1 ]=Vt q 1 + q t > E Q [X t X t 1 F t 1 ] = Vt q 1, denn q t ist vorhersehbar, also F t 1 -messbar, und E Q [DX t F t 1 ]=0, da X ein Q-Martingal ist. Der 1. Hauptsatz der Wertpapierbewertung besagt dass Arbitragefreiheit äquivalent zur Existenz eines äquivalenten Martingalmaßes ist. Wir verwenden die Notation M = Q P : Q ist Martingalmaß. Theorem Ein Markt ist frei von Arbitrage genau dann, wenn ein äquivalentes Martingalmaß existiert: (NA), M 6= /0. Wir teilen den ersten Hauptsatz in den leichten, ersten Teil und den schwierigeren zweiten Teil. Satz Es gilt, dass M 6= /0 ) (NA). Beweis. Wir zeigen, dass für jede Strategie q,für welche VT q 0 und P(VT q > 0) > 0 gilt, auch V0 q > 0 gelten muss. Für eine solche Strategie folgt aus Q P, dass Q(V T q > 0) > 0. Dann ist E Q [VT q ]= Â VT q (w)q({w}) > 0, w2w da mindestens ein Summand echt größer Null ist. Schließlich ist nach Lemma V q ein Q-Martingal, also gilt V q 0 = EQ [V q T ] > 0, und die Behauptung folgt. 40

41 3.2 Der erste Hauptsatz Nun soll die Umkehrung bewiesen werden. Wir benötigen folgende, geometrische Version des Satzes von Hahn-Banach (siehe Werner (2000), Theorem III.2.4 und Theorem III.2.4.5). Ein lineares Funktional ist eine Abbildung F : R d! R für die F(x + y) =F(x)+F(y) und F(ax)=aF(x) für alle x,y 2 R d und a 2 R gilt. Satz Für einen linearen Unterraum M R d und eine konvexe, abgeschlossenen Menge C R d mit M \C = /0 existiert ein lineares Funktional F, so dass F(M)=0 und F(C) > 0. Der Satz ist eine unmittelbare Folgerung aus Theorem III in Werner (2000). Satz Es gilt, dass Beweis. Definiere M := C := (NA) ) M 6= /0. n o (q X) T : q ist selbstfinanzierende Handelsstrategie, n X : W 7! R : X 0, und K o  X(w k )=1. k=1 Wir können M und C mit Teilmengen von R K identifizieren, indem wir jede Zufallsvariable x : W 7! R durch den Vektor (x (w 1 ),...,x (w K )) > darstellen. Zunächst folgt aus (NA), dass M \C = /0; sonst existierte eine selbstfinanzierende Handelsstrategie, q mit (q X) T (w k ) > 0 für mindestens ein k 2{1,...,K}. Dann ist C eine konvexe, abgeschlossene und beschränkte Teilmenge von R K und M aufgrund der Linearität der Abbildung q! (q X) T ein linearer Unterraum von R K. Satz nun die Existenz eines linearen Funktionals F, so dass F(m)=0 für alle m 2 M und F(c) > 0für alle c 2 C. Der letzte Schritt besteht nun in der Konstruktion des Maßes Q aus F. Mit {e 1,...,e K } seien die Einheitsvektoren auf R K bezeichnet. Dann ist e k 2 C für jedes K, und somit F(e k ) > 0. Wir setzen q k := F(e k). F(e i ) K  i=1 Die Wahrscheinlichkeiten Q({w k }) := q k definieren ein äquivalentes Wahrscheinlichkeitsmaß Q.Für jede selbstfinanzierende Handelsstrategie q gilt E Q (q X) T = K  k=1q k (q X) T (w k ) = 1 K F K  e k (q X) T (w k ) = 0,  F(e i ) k=1 i=1 41

42 3. Mehrperiodenmodelle da das Argument, auf welches F angewendet wird, in M liegt. Nach Lemma ist X ein Martingal und somit Q ein äquivalentes Martingalmaß Die risikoneutrale Bewertungsformel. Dieser Abschnitt behandelt die Bewertung von allen möglichen gehandelten Produkten, in unserer Sprache bedingte Auszahlungen. Beispiele sind Calls, Puts und andere Derivate. Die folgenden Definition legt die allgemeine Grundlage. Definition Eine bedingte Auszahlung ist eine F T -messbare Zufallsvariable H. Sie heißt erreichbar, falls es eine selbstfinanzierende Handelsstrategie q gibt, so dass W q T = H; dieses q nennt man Replikationsstrategie für H. Der Wert heißt fairer Preis von H an t 2{0,...,T }. W q t Satz Der bedingte Anspruch H sei erreichbar. Dann ist der faire Preis von H an t eindeutig und gegeben durch für alle Q 2 M. H t := S 0 t E Q apple H S 0 T F t, 0 apple t apple T (3.7) Ein erreichbarer bedingter Anspruch hat demnach einen eindeutigen fairen Preis, den man durch Gleichung (3.7) berechnen kann. Insbesondere ist der faire Preis von H wohl definiert. Gleichung (3.7) heißt risikoneutrale Bewertungsformel (Risk-Neutral Pricing Rule). Ist das Numéraire gegeben durch St 0 = exp  t s=1 r s mit Zinsprozess r, so gilt H t = E Qh e ÂT s=t+1 r s H F t i. Ist r konstant, so erhält man H t = e r(t t) E Q H F t. Beweis von Satz Sei q eine Replikationsstrategie für H. Wir betrachten den diskontierten Wertprozess und zeigen, dass Vt q = H t,0apple t apple T. Es gilt WT q = H und somit V T q = H. Es folgt ST 0 die Darstellung V q T = V q t +(q X) T (q X) t. 42

43 3.3 Der zweite Hauptsatz Wie in Lemma gezeigt wurde, ist (q X) ein Q-Martingal und es folgt E Q apple H S 0 T F t = V q t + E Qh (q X) T (q X) t F t i = V q t. Die Multiplikation mit S 0 t ergibt die Behauptung. 3.3 Der zweite Hauptsatz Definition Ein Finanzmarktmodell heißt vollständig, falls jeder bedingte Anspruch erreichbar ist. Das folgende Resultat ist der zweite Hauptsatz der Wertpapierbewertung. Er besagt, dass ein Markt genau dann volständig ist, wenn es ein eindeutiges äquivalentes Martingalmaß gibt. Theorem Ein arbitragefreier Markt ist genau dann vollständig, wenn M = {Q}. Beweis. Zunächst sei also der betrachtet Markt vollständig und Q und Q 0 zwei verschiedene Martingalmaße. Da der Markt vollständig ist, sind alle Zufallsvariablen 1 F mit F 2 F T erreichbare bedingte Ansprüche. Wir fixieren F und betrachten H := 1 F. Dann hat H nach Satz einen eindeutigen fairen Preis an 0, H 0. Es gilt E Q [1 F ]=H 0 = E Q0 [1 F ], F 2 F T = F, also Q = Q 0. ( : Wir zeigen die Negation: Ist das Modell nicht vollständig, so ist Q nicht eindeutig. Definiere die Menge von erreichbaren, diskontierten Ansprüchen durch M := n H : H = V 0 +(q X) T, V 0 2 R, q selbstfinanzierende Handelsstrategie o. Sei Q ein äquivalentes Martingalmaß und sei H 0 ein nicht-erreichbarer bedingter Anspruch. Dann ist H 0 (S 0 T ) 1 62 M. Somit ist M ist ein echter linearer Unterraum von L 0 (W,F,Q), der Menge aller Zufallsvariablen auf dem Wahrscheinlichkeitsraum (W, F, Q). Dann gibt es ein Z 2 L 0 (W,F,Q), Z 6= 0 mit E Q [Z H]=0für alle H 2 M. Es folgt insbesondere E Q [Z]=0. Da W = K <, ist k Z k := max w2w Z(w) <. Wir definieren ein neues Maß Q 0 durch Q 0 (w) := 1 + Z(w) Q(w). 2 k Z k 43

44 3. Mehrperiodenmodelle Q 0 ist ein zu P äquivalentes Wahrscheinlichkeitsmaß, da Q 0 (w) > 0für alle w 2 W und Q 0 (W)= 1 + EQ [Z] 2kZk = 1. Darüber hinaus ist Q verschieden von Q 0, da Z 6= 0. Schließlich folgt für jede selbstfinanzierende Handelsstrategie q, dass E Q0 [(q X) T ]=E Q [(q X) T ]+ 1 2 Z E Q [Z (q X) T ]=0. Mit Hilfe von Lemma folgt nun, dass auch Q 0 ein Martingalmaß ist und der Beweis ist abgeschlossen. 3.4 Das Cox-Ross-Rubinstein Modell Das Modell von Cox et al. (1979) ist ein einfaches Mehrperiodenmodell für eine Aktie. Wesentliches Merkmal ist, dass beim Übergang von einem Zeitpunkt zum nächsten nur zwei Fälle auftreten können. Der risikolosen Zinssatz r ist konstant, d.h. S 0 t = e rt. Neben dem Bankkonto gibt es noch eine Aktie S = S 1. Wir wählen u und d so dass u > e r > d > 0. (3.8) Die Entwicklung der Aktie im CRR Modell wird folgendermaßen angenommen: us 0 u 2 S 0 S 0 ud S 0 ds 0 d 2 S 0 Der betrachtete Baum ist rekombinierbar, was die numerische Handhabung wesentlich vereinfacht. Nun benötigen wir noch eine präzise Beschreibung des N-Perioden-CRR-Modells. Dazu wählen wir W = {u,d} T, so dass die Elemente von W die Gestalt w =(w 1,...,w T ) mit w t 2{u,d} haben. Für ein festes w definieren wir die Anzahl der Schritte nach oben bis zum Zeitpunkt t durch t U t (w) := Â 1 {ws =u}, t = 1,...,T, (3.9) s=1 44

45 3.4 Das Cox-Ross-Rubinstein Modell mit U 0 = 0, und erhalten folgende Darstellung Die Filtration (F t ) t=0,...,t definieren wir durch S t = S 0 u U t d t U t, t = 0,...,T. (3.10) F t := s (S 1,...,S t ). (3.11) Das Wahrscheinlichkeitsmaß P ist beliebig: Wir fordern lediglich P({w}) > 0 8w 2 W. Insbesondere können die Sprünge abhängig sein Arbitragefreiheit Zunächst betrachten wir T = 1 und suchen ein äquivalentes Martingalmaß Q und setzen q := Q({w 1 = u}). Das Maß Q ist ein Martingalmaß, falls S 0 = E Q e r S 1 = e r (S 0 uq + S 0 d(1 q)) was äquivalent ist zu q = 1 + r d u d. (3.12) Dabei ist q 2 (0,1) genau dann, wenn d < e r < u (in diesem Fall ist Q P), was wir in (3.8) gefordert hatten. Die Zahl q ist dann auch eindeutig. Nun betrachten wir den Mehrperiodenfall. Wir bestimmen Q rekursiv: Setzen wir im Zeitpunkt t Q(w t+1 = u F t ) := q und Q(w t+1 = d F t )=1 q so erhalten wir rekursiv Dann gilt auch Q({w})=q U t(w) (1 q) t U t(w). (3.13) E Q e r S t+1 F t = e r (S t uq + S t d(1 q)), und Q ist somit ein äquivalentes Martingalmaß, falls nur (3.8) gilt. Weiterhin ist Q eindeutig, da es in jeder Periode eindeutig ist. Das betrachtete CRR-Modell ist also arbitragefrei (erster Hauptsatz) und vollständig (zweiter Hauptsatz). Die Produktstruktur von Q in (3.13) bedeutet, dass aufeinanderfolgende Bewegungen unter Q unabhängig sind. Demnach gibt es x 1,...,x T welche i.i.d. unter Q sind, so dass S t = S 0 x 1 x t = S 0 t s=1 x s. (3.14) 45

46 3. Mehrperiodenmodelle Hedging in vollständigen Märkten In diesem Abschnitt diskutieren wir die nützlichste Konsequenzen der Vollständigkeit: Absicherungsstrategien (Hedgingstrategien). Für jeden bedingten Anspruch gibt es in einem vollständigen Markt eine replizierende Handelsstrategie. Der zweite Hauptsatz liefert nur die Existenz und die Bestimmung der Absicherungsstrategie ist oft schwierig. In diesem Abschnitt bestimmen wir die Absicherungsstrategie in einem allgemeinen CRR-Modell. Eine F t -messbare Zufallsvariable hängt nur von den ersten t Komponenten von w ab, und wir schreiben x t (w)=x t ((w 1,...,w t )). Ausgehen von x t = x t ( ) erhält man nur zwei Möglichkeiten für x t+1 welche mit x t (,u) und x t (,t) bezeichnet werden. Satz Sei H ein bedingter Anspruch. Der faire Preisprozess von H ist H t = e r qh t (,u)+(1 q)h t (,d), 0 apple t apple T 1, und H T = H. Die Replikationsstrategie q ist gegeben durch qt 1 H(,u) H(,d) = S t (,u) S t (,d) q 0 t = e (3.15) 2t uh(,d) dh(,u). (3.16) (u d) In obiger Formel ist S t (,u)=s t u aufgrund der multiplikativen Struktur des Modells. Beweis. Wir betrachten T = 2 und den bedingten Anspruch H, eine F 2 -messbare Zufallsvariable. Für jede F t -messbare Zufallsvariable X gilt X((w 1,...,w T ) > )=X((w 1,,w t ) > ) und wir schreiben vereinfacht X(w 1,,w t ). Wir fixieren t = 1 und bedingen auf {w 1 = u}. Dann muss für die replizierende Handelsstrategie q 2 (u)=(q2 0(u),q1 2 (u))> gelten, dass q 0 2 (u) e2r + q 1 2 (u) us 1 (u) = H(u,u) q 0 2 (u) e2r + q 1 2 (u) ds 1 (u) = H(u,d). 46

47 3.4 Das Cox-Ross-Rubinstein Modell Das ist äquivalent zu q2 1 H(u,u) H(u,d) H(u,u) H(u,d) (u) = = S 1 (u)(u d) S 0 u(u d) apple q2 0 (u) = e 2r H(u,u)+u H(u,d) H(u,u) u d 2r uh(u,d) dh(u,u) = e. (u d) Den Wert dieses Portfolios zum Zeitpunkt t = 1 liefert uns die risikoneutrale Bewertungsregel: Auf {w 1 = u} ist H 1 (u)=e Qh e r H F 1 i = e r (qh(u,u)+(1 q)h(u,d)). Die Berechnungen auf {w 1 = d} verlaufen analog. Für die Hedgingstrategie im Zeitpunkt t = 0 nutzen wir rekursiv die oben erhaltenen Ergebnisse. Dabei hedged man nun den bedingten Anspruch H 1 (w 1 ), also q 0 1 er + q 1 1 us 0 = H 1 (u) q 0 1 er + q 1 1 ds 0 = H 1 (d), und erhält q1 1 = H 1(u) H 1 (d) S 0 (u d) und q1 0 = e r uh 1(d) dh 1 (u). (u d) Interessant ist die genauere Betrachtung von q1 1 = H 1(u) H 1 (d) S 1 (u) S 1 (d). Nehmen wir an, dass H 1 (w 1 )= f S 1 (w 1 ) z.b. der payoff eines Calls mit Fälligkeit T = 1 wäre, so wäre q1 1 die (diskrete) Ableitung von f nach S. Dies scheint vernünftig, da man gerade so viele Aktien kauft, dass sich die Veränderung des Wertes des Portfolios genauso verhält, wie die Veränderung des Derivates, also H 1 (u) H 1 (d) S 1 (u) S 1 (d) (S 1(u) S 1 (d)) V 1 (u) V 1 (d). Konkrete Aussagen zur Bewertung von Optionen im CRR-Modell im allgemeinen Fall werden im folgenden Abschnitt getroffen. 47

48 3. Mehrperiodenmodelle Europäische Optionen Von nun an setzen wir (3.8) voraus, so dass das CRR-Modell arbitragefrei ist. Satz Der faire Preisprozess einer europäischen Option mit Auszahlung H(S T ) ist gegeben durch T t r(t t) T t H t = e  q j (1 q) (T t) j H(S t u j d (T t) j ), (3.17) j=0 j t = 0,...,T. Beweis. Nach der risikoneutralen Bewertungsregel gilt C t = E Qh e r(t t) (S T K) + F t i. Wir verwenden die Darstellung (3.14) mit (unter Q) unabhängigen x 1,...,x T 2{u,d} und Q(x 1 = u)=q. In Analogie zur Binomialverteilung folgt, dass x Q(S T = S t u j d x j )= q j (1 q) x j, j für j = 0,...,x.Für den Preis des Calls erhalten wir x C t = e rx q j (1 q) x j (S t u j d x j K) +. j x  j=0 Als Anwendung erhalten wir für den Preis eines europäischen Calls C(t,T,K,r,q)=e T t r(t t) T  j=0 j t q j (1 q) (T t) j S t u j d (T t) j K +, Es gibt natürlich noch kompliziertere Optionen als einfache Calls. Ein Beispiel dafür sind sogenannte Barrier-Optionen. Man unterscheidet zwischen zwei Mechanismen beim Treffen einer Barriere: Knock-In und Knock-Out. Beim Knock-In wird der Kontrakt erst dann aktiviert, wenn die Barriere innerhalb der Laufzeit erreicht wurde. Wird die Barriere nicht erreicht, ist der Kontrakt wertlos. Beim Knock-Out ist es gerade umgekehrt: Beim ersten Erreichen der Barriere wird der Kontrakt wertlos. Des Weiteren unterscheidet man, ob die Barriere von oben ( up ) oder von unten ( down ) durchbrochen wird und summa summarum erhält man vier Typen von Barrier-Optionen: Downand-Out, Down-and-In, Up-and-Out und Up-and-In. Eine Beziehung ist sofort klar: Hält man eine Knock-Out und eine Knock-In Option vom gleichen Typ, so ist der Wert des Portfolios gleich dem Wert einer Standard-Option. 48

49 3.4.4 Das Spiegelungsprinzip 3.4 Das Cox-Ross-Rubinstein Modell Ein nützliches Hilfsmittel für die Bewertung einer Barrier-Option ist das Spiegelungsprinzip. Im CRR-Modell müssen wir zwei grundsätzliche Fälle unterscheiden: p = 1 p = 1 2 und p 6= 1 2. Der erstere Fall ist der deutlich einfachere. Wir betrachten i.i.d. x 1,...,x T 2{u, u} und setzen X T = Satz Sei P(x 1 = u)=1/2. Dann gilt für 0 < a apple b = ku mit k 2 N, dass T  t=1 x t. P(X T apple a, max 1appletappleT X t b)=p(x T 2b a). (3.18) Beweis. Die wesentliche Idee ist in aus Abbildung 3.1 ersichtlich. Die durchgezogene Linie stellt einen Beispielpfad für X dar, der max(x) b erfüllt. Für einen jeden solchen Pfad gibt es einen ab t := inf{1 apple t apple T : X t b} an b gespiegelten Pfad (gestrichelte Linie) Y t = t  x s s=1 i  x s, t > t (3.19) s=t+1 und Y t = X t für t apple t. Es folgt, dass {X T apple a} = {Y T 2b a}. Die Bedingung {maxx i b} ist für den gespiegelten Pfad immer erfüllt. Als letzten Schritt gilt es, die Wahrscheinlichkeit von {Y T 2b a} zu bestimmen. Da wir p = P(x i = u) =1/2 vorausgesetzt haben, hat jeder Pfad die gleiche Wahrscheinlichkeit wie sein gespiegelter Pfad: Ein Pfad von X oder Y mit jeweils j Sprüngen nach oben hat stets die Wahrscheinlichkeit 1 n p j (1 p) n j = 2 und die Behauptung folgt. Für den asymmetrischen Fall p 6= 1 p muss man beachten, dass der gespiegelte Pfad eine andere Wahrscheinlichkeit hat und wir formulieren die Aussage nur für festes a und b. Satz Sei b = ku und a = lu mit k,l 2 N. Dann gilt P(X T = a, max 1appletappleT X t p k l b)= P(X T = 2b a). (3.20) 1 p 49

50 3. Mehrperiodenmodelle 2b-a b a Abbildung 3.1: Das Spiegelungsprinzip. Beweis. Wir betrachten die Folgenden beiden Bilder. Im linken Bild sind wieder ein Beispielpfad und der zugehörige an b gespiegelte Pfad dargestellt. Da p 6= 1 p gilt, haben diese beiden Pfade unterschiedliche Wahrscheinlichkeiten. Im rechten Bild erzeugen wir einen neuen Pfad (gestrichelte Linie) durch Ersetzen von zwei downs durch ups, alle anderen ups und downs werden vom ursprünglichen Pfad (durchgezogene Linie) übernommen. 2b-a 2b-a b b a a Die Schlüsselbeobachtung ist also, dass nur eine feste Anzahl von downs in ups getauscht werden muss, nämlich so viele, wie Knotenpunkte von b nach a führen (im Beispiel 2 Knotenpunkte). Mit unserer Notation b = ku und a = lu besitzt der gespiegelte Pfad gerade k l ups mehr 50

51 3.4 Das Cox-Ross-Rubinstein Modell als der Originalpfad. Die Anzahl der Pfade bleibt gleich, aber die Wahrscheinlichkeit ändert sich, und zwar muss an k l Stellen 1 p durch p ersetzt werden, also p k l P(X T = a, max X t b)=p(x T = 2b a). 1appletappleT 1 p B 3.1 Up-and-In Call: Nun soll das Spiegelungsprinzip für die Bewertung eines Up-and-In (UI) Calls verwendet werden. Dazu wandeln wir das betrachtete Modell S t = S 0 t i=1 x i durch Logarithmieren von Produkt- auf Summengestalt um, und erhalten X t := ln S t S 0 = Die Bedingung (lnx i ) 2{ũ, } ist nun gleichbedeutend mit xi 2{eũ,e ũ} := {u, 1 u } und wir wählen d = u 1. Mit der h Barriere B > K erhalten wir i C UI = e rt E Q (S T K) + 1 {max1appleuapplet S u B} = e rt  T E Q u "1 u {ST S t + =S t 0 t=1 u T t } 0 u T t K 1 {max1applesapplet Ss B}# = e rt  u t:s t 0 u T t =S 0u 2t T K t  i=1 (S 0 u 2i T K)Q lnx i. S T = S 0 u 2t T, max 1applesappleT S s Jetzt müssen wir noch die Wahrscheinlichkeit bestimmen. Mit B = S 0 u k und 2i B > S T > K) haben wir Q S T = S 0 u 2t T, max S s B = Q ln S T =(2t T )lnu, max 1applesappleT S ln S s 0 1applesappleT S 0 Hierauf lässt sich das asymmetrische Spiegelungsprinzip anwenden und wir erhalten q k+t 2t = Q ln S T = 2k lnu (2t T )lnu 1 q S 0 q k+t 2t = Q S T = S 0 u 2k+T 2t. 1 q B. T < k (d.h. k lnu. Auf dem Ereignis {S T = S 0 u 2k+T 2t } hat der Pfad zunächst 2k + T 2t Schritte nach oben und danach ebenso viele Schritte nach oben wie nach unten. Demnach ist Q S T = S 0 u 2k+T 2t T = q T +k i (1 q) i k T + k i 51

52 3. Mehrperiodenmodelle und der Preis ist vollständig bestimmt: C UI = e rt  u t:s t 0 u T t =S 0u 2t T K (S 0 u 2i T K) q 1 q k+t 2t T T + k i q T +k i (1 q) i k. (3.21) Es gibt auch Optionen mit einer zeitabhängigen Barriere, z.b. Asian Barrier Options, wo das geometrische Mittel des Aktienkurses die Rolle des Indikators spielt, oder Forward Start, Early Ending, Window Barrier options, bei denen nur ein Teilbereich der Barriere eine Rolle spielt. Ein Lookback Call hat den Payoff (S T min n2[ t,t ] S n ) + für ein festes t < t < T. Die risikoneutrale Bewertungsformel liefert hier LC = 1 (1 + r) T E Q (S T ) E Q ( min S n). n2[ t,t ] 52

Einleitung. Das Ein-Perioden-Modell ist das einfachste. von derivaten Finanzinstrumenten (hier: Optionen) zu erklären.

Einleitung. Das Ein-Perioden-Modell ist das einfachste. von derivaten Finanzinstrumenten (hier: Optionen) zu erklären. Einleitung Das Ein-Perioden-Modell ist das einfachste Modell, um die Idee der Preisgebung von derivaten Finanzinstrumenten (hier: Optionen) zu erklären. naive Idee der Optionspreisbestimmung: Erwartungswertprinzip

Mehr

Stochastische Finanzmärkte

Stochastische Finanzmärkte Stochastische Finanzmärkte Thorsten Schmidt 22. Januar 215 Chemnitz University of Technology, Reichenhainer Str. 41, 9126 Chemnitz, Germany. Email: [email protected]. Web: www.tu-chemnitz.de/mathematik/fima.

Mehr

Wichtige Begriffe in der Finanzmathematik

Wichtige Begriffe in der Finanzmathematik Wichtige Begriffe in der Finanzmathematik Forward: Kontrakt, ein Finanzgut zu einem fest vereinbarten Zeitpunkt bzw. innerhalb eines Zeitraums zu einem vereinbarten Erfüllungspreis zu kaufen bzw. verkaufen.

Mehr

Finanzmathematik - Wintersemester 2007/08. http://code.google.com/p/mitgetexed/

Finanzmathematik - Wintersemester 2007/08. http://code.google.com/p/mitgetexed/ Finanzmathematik - Wintersemester 2007/08 http://code.google.com/p/mitgetexed/ Stand: 4. November 2007 Inhaltsverzeichnis 1 Motivation und erste Begriffe 2 2 Endliche Finanzmärkte 4 3 Das Cox-Ross-Rubinstein-Modell

Mehr

Korrigenda Handbuch der Bewertung

Korrigenda Handbuch der Bewertung Korrigenda Handbuch der Bewertung Kapitel 3 Abschnitt 3.5 Seite(n) 104-109 Titel Der Terminvertrag: Ein Beispiel für den Einsatz von Future Values Änderungen In den Beispielen 21 und 22 ist der Halbjahressatz

Mehr

Notationen. Burkhard Weiss Futures & Optionen Folie 2

Notationen. Burkhard Weiss Futures & Optionen Folie 2 Optionspreismodelle Notationen S t : X: T: t: S T : r: C: P: c: p: s: aktueller Aktienkurs Ausübungspreis (Rest-)laufzeit der Option Bewertungszeitpunkt Aktienkurs bei Verfall risikofreier Zinssatz Preis

Mehr

Finanzwirtschaft. Teil II: Bewertung. Zinssätze und Renten

Finanzwirtschaft. Teil II: Bewertung. Zinssätze und Renten Zinssätze und Renten 1 Finanzwirtschaft Teil II: Bewertung Zinssätze und Renten Agenda Zinssätze und Renten 2 Effektivzinsen Spot-Zinsen Forward-Zinsen Bewertung Kennziffern Zusammenfassung Zinssätze und

Mehr

Derivate und Bewertung

Derivate und Bewertung . Dr. Daniel Sommer Marie-Curie-Str. 0 6049 Frankfurt am Main Klausur Derivate und Bewertung.......... Wintersemester 006/07 Klausur Derivate und Bewertung Wintersemester 006/07 Aufgabe 1: Statische Optionsstrategien

Mehr

Das Black-Scholes Marktmodell

Das Black-Scholes Marktmodell Das Black-Scholes Marktmodell Andreas Eichler Institut für Finanzmathematik Johannes Kepler Universität Linz 8. April 2011 1 / 14 Gliederung 1 Einleitung Fortgeschrittene Finanzmathematik einfach erklärt

Mehr

Institut für Stochastik Prof. Dr. N. Bäuerle Dipl.-Math. S. Urban

Institut für Stochastik Prof. Dr. N. Bäuerle Dipl.-Math. S. Urban Institut für Stochastik Prof. Dr. N. Bäuerle Dipl.-Math. S. Urban Lösungsvorschlag 8. Übungsblatt zur Vorlesung Finanzmathematik I Aufgabe Hedging Amerikanischer Optionen Wir sind in einem arbitragefreien

Mehr

Aufgaben Brealey/Myers [2003], Kapitel 21

Aufgaben Brealey/Myers [2003], Kapitel 21 Quiz: 1, 2, 4, 6, 7, 10 Practice Questions: 1, 3, 5, 6, 7, 10, 12, 13 Folie 0 Lösung Quiz 7: a. Das Optionsdelta ergibt sich wie folgt: Spanne der möglichen Optionspreise Spanne der möglichen Aktienkurs

Mehr

34 5. FINANZMATHEMATIK

34 5. FINANZMATHEMATIK 34 5. FINANZMATHEMATIK 5. Finanzmathematik 5.1. Ein einführendes Beispiel Betrachten wir eine ganz einfache Situation. Wir haben einen Markt, wo es nur erlaubt ist, heute und in einem Monat zu handeln.

Mehr

Amerikanischen Optionen

Amerikanischen Optionen Die Bewertung von Amerikanischen Optionen im Mehrperiodenmodell Universität-Gesamthochschule Paderborn Fachbereich 17 Seminar Finanzmathematik SS 2001 Referentin: Christiane Becker-Funke Dozent: Prof.

Mehr

Internationale Finanzierung 7. Optionen

Internationale Finanzierung 7. Optionen Übersicht Kapitel 7: 7.1. Einführung 7.2. Der Wert einer Option 7.3. Regeln für Optionspreise auf einem arbitragefreien Markt 7.3.1. Regeln für Calls 7.3.2. Regeln für Puts 7.3.3. Die Put Call Parität

Mehr

Finanzmanagement 5. Optionen

Finanzmanagement 5. Optionen Übersicht Kapitel 5: 5.1. Einführung 5.2. Der Wert einer Option 5.3. Regeln für Optionspreise auf einem arbitragefreien Markt 5.3.1. Regeln für Calls 5.3.2. Regeln für Puts 5.3.3. Die Put Call Parität

Mehr

Aufgaben zur Vorlesung Finanzmanagement

Aufgaben zur Vorlesung Finanzmanagement Aufgaben zur Vorlesung Finanzmanagement B. rke FH Gelsenkirchen, Abteilung Bocholt February 4, 006 Aufgabenblatt: "Bewertung von Optionen" 1 Lösungshinweise 1 uropean Put Option Zeichnen Sie den einer

Mehr

Vertical-Spreads Iron Condor Erfolgsaussichten

Vertical-Spreads Iron Condor Erfolgsaussichten www.mumorex.ch 08.03.2015 1 Eigenschaften Erwartung Preis Long Calls Long Puts Kombination mit Aktien Vertical-Spreads Iron Condor Erfolgsaussichten www.mumorex.ch 08.03.2015 2 www.mumorex.ch 08.03.2015

Mehr

Übung zu Forwards, Futures & Optionen

Übung zu Forwards, Futures & Optionen Übung zu Forwards, Futures & Optionen Vertiefungsstudium Finanzwirtschaft Dr. Eric Nowak SS 2001 Finanzwirtschaft Wahrenburg 15.05.01 1 Aufgabe 1: Forward auf Zerobond Wesentliche Eckpunkte des Forwardgeschäfts:

Mehr

VALUATION Übung 5 Terminverträge und Optionen. Adrian Michel Universität Bern

VALUATION Übung 5 Terminverträge und Optionen. Adrian Michel Universität Bern VALUATION Übung 5 Terminverträge und Optionen Adrian Michel Universität Bern Aufgabe Tom & Jerry Aufgabe > Terminpreis Tom F Tom ( + R) = 955'000 ( + 0.06) = 99'87. 84 T = S CHF > Monatliche Miete Jerry

Mehr

geben. Die Wahrscheinlichkeit von 100% ist hier demnach nur der Gehen wir einmal davon aus, dass die von uns angenommenen

geben. Die Wahrscheinlichkeit von 100% ist hier demnach nur der Gehen wir einmal davon aus, dass die von uns angenommenen geben. Die Wahrscheinlichkeit von 100% ist hier demnach nur der Vollständigkeit halber aufgeführt. Gehen wir einmal davon aus, dass die von uns angenommenen 70% im Beispiel exakt berechnet sind. Was würde

Mehr

SS 2014 Torsten Schreiber

SS 2014 Torsten Schreiber SS 2014 Torsten Schreiber 204 Diese Lücken sollten nicht auch bei Ihnen vorhanden sein: Bei der Rentenrechnung geht es um aus einem angesparten Kapital bzw. um um das Kapital aufzubauen, die innerhalb

Mehr

Private Banking. Region Ost. Risikomanagement und Ertragsverbesserung durch Termingeschäfte

Private Banking. Region Ost. Risikomanagement und Ertragsverbesserung durch Termingeschäfte Private Banking Region Ost Risikomanagement und Ertragsverbesserung durch Termingeschäfte Ihre Ansprechpartner Deutsche Bank AG Betreuungscenter Derivate Region Ost Vermögensverwaltung Unter den Linden

Mehr

Derivate und Bewertung

Derivate und Bewertung . Dr. Daniel Sommer Marie-Curie-Str. 30 60439 Franfurt am Main Klausur Derivate und Bewertung.......... Wintersemester 2008/09 Klausur Derivate und Bewertung Wintersemester 2008/09 Aufgabe 1: Zinsurven,

Mehr

1 Mathematische Grundlagen

1 Mathematische Grundlagen Mathematische Grundlagen - 1-1 Mathematische Grundlagen Der Begriff der Menge ist einer der grundlegenden Begriffe in der Mathematik. Mengen dienen dazu, Dinge oder Objekte zu einer Einheit zusammenzufassen.

Mehr

Derivatebewertung im Binomialmodell

Derivatebewertung im Binomialmodell Derivatebewertung im Binomialmodell Roland Stamm 27. Juni 2013 Roland Stamm 1 / 24 Agenda 1 Einleitung 2 Binomialmodell mit einer Periode 3 Binomialmodell mit mehreren Perioden 4 Kritische Würdigung und

Mehr

9.2. DER SATZ ÜBER IMPLIZITE FUNKTIONEN 83

9.2. DER SATZ ÜBER IMPLIZITE FUNKTIONEN 83 9.. DER SATZ ÜBER IMPLIZITE FUNKTIONEN 83 Die Grundfrage bei der Anwendung des Satzes über implizite Funktionen betrifft immer die folgende Situation: Wir haben eine Funktion f : V W und eine Stelle x

Mehr

Lineare Gleichungssysteme

Lineare Gleichungssysteme Brückenkurs Mathematik TU Dresden 2015 Lineare Gleichungssysteme Schwerpunkte: Modellbildung geometrische Interpretation Lösungsmethoden Prof. Dr. F. Schuricht TU Dresden, Fachbereich Mathematik auf der

Mehr

Flonia Lengu. Termingeschäfte: Futures und Optionen/Forwards/Futures: Terminkauf und -verkauf

Flonia Lengu. Termingeschäfte: Futures und Optionen/Forwards/Futures: Terminkauf und -verkauf Flonia Lengu Termingeschäfte: Futures und Optionen/Forwards/Futures: Terminkauf und -verkauf Gliederung 1. Einführung in derivative Finanzinstrumente 2. Futures und Optionen 3. Terminkauf und verkauf von

Mehr

4. Versicherungsangebot

4. Versicherungsangebot 4. Versicherungsangebot Georg Nöldeke Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Universität Basel Versicherungsökonomie (FS 11) Versicherungsangebot 1 / 13 1. Einleitung 1.1 Hintergrund In einem grossen Teil

Mehr

Primzahlen und RSA-Verschlüsselung

Primzahlen und RSA-Verschlüsselung Primzahlen und RSA-Verschlüsselung Michael Fütterer und Jonathan Zachhuber 1 Einiges zu Primzahlen Ein paar Definitionen: Wir bezeichnen mit Z die Menge der positiven und negativen ganzen Zahlen, also

Mehr

Ein Cap ist eine vertragliche Vereinbarung, bei der der kaufenden Partei gegen Zahlung einer Prämie eine Zinsobergrenze garantiert wird.

Ein Cap ist eine vertragliche Vereinbarung, bei der der kaufenden Partei gegen Zahlung einer Prämie eine Zinsobergrenze garantiert wird. Zinsoptionen Eine Option ist eine Vereinbarung zwischen zwei Vertragsparteien, bei der die kaufende Partei das Recht hat, ein bestimmtes Produkt während eines definierten Zeitraums zu einem vorher bestimmten

Mehr

Vorlesungsskript Finanzmathematik I

Vorlesungsskript Finanzmathematik I . Vorlesungsskript Finanzmathematik I Rüdiger Frey & Thorsten Schmidt 1 Version von 26. Oktober 2009 1 Fakultät für Mathematik und Informatik, Universität Leipzig, Augustusplatz 10/11 04109 Leipzig Germany.

Mehr

Einführung in die Algebra

Einführung in die Algebra Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2009 Einführung in die Algebra Vorlesung 13 Einheiten Definition 13.1. Ein Element u in einem Ring R heißt Einheit, wenn es ein Element v R gibt mit uv = vu = 1. DasElementv

Mehr

Im weiteren werden die folgenden Bezeichnungen benutzt: Zinsrechnung

Im weiteren werden die folgenden Bezeichnungen benutzt: Zinsrechnung 4.2 Grundbegriffe der Finanzmathematik Im weiteren werden die folgenden Bezeichnungen benutzt: K 0 Anfangskapital p Zinsfuß pro Zeiteinheit (in %) d = p Zinssatz pro Zeiteinheit 100 q = 1+d Aufzinsungsfaktor

Mehr

Austausch- bzw. Übergangsprozesse und Gleichgewichtsverteilungen

Austausch- bzw. Übergangsprozesse und Gleichgewichtsverteilungen Austausch- bzw. Übergangsrozesse und Gleichgewichtsverteilungen Wir betrachten ein System mit verschiedenen Zuständen, zwischen denen ein Austausch stattfinden kann. Etwa soziale Schichten in einer Gesellschaft:

Mehr

Rente = laufende Zahlungen, die in regelmäßigen Zeitabschnitten (periodisch) wiederkehren Rentenperiode = Zeitabstand zwischen zwei Rentenzahlungen

Rente = laufende Zahlungen, die in regelmäßigen Zeitabschnitten (periodisch) wiederkehren Rentenperiode = Zeitabstand zwischen zwei Rentenzahlungen 1 3.2. entenrechnung Definition: ente = laufende Zahlungen, die in regelmäßigen Zeitabschnitten (periodisch) wiederkehren entenperiode = Zeitabstand zwischen zwei entenzahlungen Finanzmathematisch sind

Mehr

Finanzmarktökonometrie: Einführung in die Optionsbewertung Sommersemester 2013

Finanzmarktökonometrie: Einführung in die Optionsbewertung Sommersemester 2013 Finanzmarktökonometrie: Einführung in die Optionsbewertung Sommersemester 2013 Walter Sanddorf-Köhle Foliensatz Nr. 3 1 / 46 Ein Einperiodenmodell Beispiel 5 Betrachtet wird nun ein Wertpapiermarkt mit

Mehr

Kapitalerhöhung - Verbuchung

Kapitalerhöhung - Verbuchung Kapitalerhöhung - Verbuchung Beschreibung Eine Kapitalerhöhung ist eine Erhöhung des Aktienkapitals einer Aktiengesellschaft durch Emission von en Aktien. Es gibt unterschiedliche Formen von Kapitalerhöhung.

Mehr

Ausarbeitung des Seminarvortrags zum Thema

Ausarbeitung des Seminarvortrags zum Thema Ausarbeitung des Seminarvortrags zum Thema Anlagepreisbewegung zum Seminar Finanzmathematische Modelle und Simulationen bei Raphael Kruse und Prof. Dr. Wolf-Jürgen Beyn von Imke Meyer im W9/10 Anlagepreisbewegung

Mehr

Lineargleichungssysteme: Additions-/ Subtraktionsverfahren

Lineargleichungssysteme: Additions-/ Subtraktionsverfahren Lineargleichungssysteme: Additions-/ Subtraktionsverfahren W. Kippels 22. Februar 2014 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 2 2 Lineargleichungssysteme zweiten Grades 2 3 Lineargleichungssysteme höheren als

Mehr

Finanzwirtschaft. Teil II: Bewertung

Finanzwirtschaft. Teil II: Bewertung Sparpläne und Kreditverträge 1 Finanzwirtschaft Teil II: Bewertung Sparpläne und Kreditverträge Agenda Sparpläne und Kreditverträge 2 Endliche Laufzeit Unendliche Laufzeit Zusammenfassung Sparpläne und

Mehr

Prof. Dr. Arnd Wiedemann Methodische Grundlagen des Controlling und Risikomanagements

Prof. Dr. Arnd Wiedemann Methodische Grundlagen des Controlling und Risikomanagements Prof. Dr. Arnd Wiedemann Methodische Grundlagen des Controlling und Risikomanagements Prof. Dr. Arnd Wiedemann Methoden CRM / WS 12-13 1 Agenda Teil A: Teil B: Teil C: Finanzmathematisches Basiswissen

Mehr

Mengensysteme, Wahrscheinlichkeitsmaße

Mengensysteme, Wahrscheinlichkeitsmaße Kapitel 1 Mengensysteme, Wahrscheinlichkeitsmaße Der Großteil der folgenden fundamentalen Begriffe sind schon aus der Vorlesung Stochastische Modellbildung bekannt: Definition 1.1 Eine Familie A von Teilmengen

Mehr

Charakteristikenmethode im Beispiel

Charakteristikenmethode im Beispiel Charakteristikenmethode im Wir betrachten die PDE in drei Variablen xu x + yu y + (x + y )u z = 0. Das charakteristische System lautet dann ẋ = x ẏ = y ż = x + y und besitzt die allgemeine Lösung x(t)

Mehr

1. Man schreibe die folgenden Aussagen jeweils in einen normalen Satz um. Zum Beispiel kann man die Aussage:

1. Man schreibe die folgenden Aussagen jeweils in einen normalen Satz um. Zum Beispiel kann man die Aussage: Zählen und Zahlbereiche Übungsblatt 1 1. Man schreibe die folgenden Aussagen jeweils in einen normalen Satz um. Zum Beispiel kann man die Aussage: Für alle m, n N gilt m + n = n + m. in den Satz umschreiben:

Mehr

Seminar Finanzmathematik

Seminar Finanzmathematik Seminar Finanzmathematik Simulationen zur Black-Scholes Formel Seite 1 von 24 Zufallszahlen am Computer 3 Gleichverteilte Zufallszahlen 3 Weitere Verteilungen 3 Quadratische Verteilung 4 Normalverteilung

Mehr

SS 2014 Torsten Schreiber

SS 2014 Torsten Schreiber SS 2014 Torsten Schreiber 221 Diese Lücken sollten nicht auch bei Ihnen vorhanden sein: Wird im Bereich der Rentenrechnung die zugehörige zu Beginn eines Jahres / einer Zeitperiode eingezahlt, so spricht

Mehr

Einfache Derivate. Stefan Raminger. 4. Dezember 2007. 2 Arten von Derivaten 3 2.1 Forward... 3 2.2 Future... 4 2.3 Optionen... 5

Einfache Derivate. Stefan Raminger. 4. Dezember 2007. 2 Arten von Derivaten 3 2.1 Forward... 3 2.2 Future... 4 2.3 Optionen... 5 Einfache Derivate Stefan Raminger 4. Dezember 2007 Inhaltsverzeichnis 1 Begriffsbestimmungen 1 2 Arten von Derivaten 3 2.1 Forward..................................... 3 2.2 Future......................................

Mehr

Finanzmathematik. Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Universität Basel. Mathematik für Ökonomen 1 Dr. Thomas Zehrt

Finanzmathematik. Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Universität Basel. Mathematik für Ökonomen 1 Dr. Thomas Zehrt Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Universität Basel Mathematik für Ökonomen 1 Dr. Thomas Zehrt Finanzmathematik Literatur Gauglhofer, M. und Müller, H.: Mathematik für Ökonomen, Band 1, 17. Auflage,

Mehr

Rente = laufende Zahlungen, die in regelmäßigen Zeitabschnitten (periodisch) wiederkehren Rentenperiode = Zeitabstand zwischen zwei Rentenzahlungen

Rente = laufende Zahlungen, die in regelmäßigen Zeitabschnitten (periodisch) wiederkehren Rentenperiode = Zeitabstand zwischen zwei Rentenzahlungen 5.2. entenrechnung Definition: ente = laufende Zahlungen, die in regelmäßigen Zeitabschnitten (periodisch) wiederkehren entenperiode = Zeitabstand zwischen zwei entenzahlungen Finanzmathematisch sind zwei

Mehr

Optimierung. Optimierung. Vorlesung 7 Lineare Programmierung II. 2013 Thomas Brox, Fabian Kuhn

Optimierung. Optimierung. Vorlesung 7 Lineare Programmierung II. 2013 Thomas Brox, Fabian Kuhn Optimierung Vorlesung 7 Lineare Programmierung II 1 Lineare Programme Lineares Programm: Lineare Zielfunktion Lineare Nebenbedingungen (Gleichungen oder Ungleichungen) Spezialfall der konvexen Optimierung

Mehr

Optionen, Futures und andere Derivate Das Übungsbuch. John C. Hull

Optionen, Futures und andere Derivate Das Übungsbuch. John C. Hull Optionen, Futures und andere Derivate Das Übungsbuch 9., aktualisierte Aulage John C. Hull Fachliche Betreuung der deutschen Übersetzung durch Dr. Wolfgang Mader und Dr. Marc Wagner Praktische Fragestellungen

Mehr

Kapitle 3: Swaps und Forward Swaps

Kapitle 3: Swaps und Forward Swaps Kapitle 3: Swaps und Forward Swaps Stefan Ehrenfried Institut für Finanzmathematik Universität Ulm 13.12.2011 Inhaltsverzeichnis 1 Grundlagen 2 Zinsswaps 3 Bewertung 1-jähriger Forward-Swaps Fixed for

Mehr

Wirtschaftsmathematik für International Management (BA)

Wirtschaftsmathematik für International Management (BA) Wirtschaftsmathematik für International Management (BA) Wintersemester 2012/13 Hochschule Augsburg : Gliederung 1 Grundlegende 2 Grundlegende 3 Lineare Algebra 4 Lineare Programme 5 Folgen und Reihen 6

Mehr

Data Mining: Einige Grundlagen aus der Stochastik

Data Mining: Einige Grundlagen aus der Stochastik Data Mining: Einige Grundlagen aus der Stochastik Hagen Knaf Studiengang Angewandte Mathematik Hochschule RheinMain 21. Oktober 2015 Vorwort Das vorliegende Skript enthält eine Zusammenfassung verschiedener

Mehr

Fakultät III Univ.-Prof. Dr. Jan Franke-Viebach

Fakultät III Univ.-Prof. Dr. Jan Franke-Viebach 1 Universität Siegen Fakultät III Univ.-Prof. Dr. Jan Franke-Viebach Klausur Internationale Finanzierung Sommersemester 2011 (1. Prüfungstermin) Bearbeitungszeit: 60 Minuten Zur Beachtung: 1. Die Klausur

Mehr

50. Mathematik-Olympiade 2. Stufe (Regionalrunde) Klasse 11 13. 501322 Lösung 10 Punkte

50. Mathematik-Olympiade 2. Stufe (Regionalrunde) Klasse 11 13. 501322 Lösung 10 Punkte 50. Mathematik-Olympiade. Stufe (Regionalrunde) Klasse 3 Lösungen c 00 Aufgabenausschuss des Mathematik-Olympiaden e.v. www.mathematik-olympiaden.de. Alle Rechte vorbehalten. 503 Lösung 0 Punkte Es seien

Mehr

Musterlösung Übung 3

Musterlösung Übung 3 Musterlösung Übung 3 http://www.hoadley.net/options/ http://www.eeh.ee.ethz.ch/en/power/power-systems-laboratory/services 1. Optionsbewertung nach Black / Scholes a) Bewerten Sie eine Call-Option mit den

Mehr

Zeichen bei Zahlen entschlüsseln

Zeichen bei Zahlen entschlüsseln Zeichen bei Zahlen entschlüsseln In diesem Kapitel... Verwendung des Zahlenstrahls Absolut richtige Bestimmung von absoluten Werten Operationen bei Zahlen mit Vorzeichen: Addieren, Subtrahieren, Multiplizieren

Mehr

Erfolgreich handeln mit Optionen

Erfolgreich handeln mit Optionen Erfolgreich handeln mit Optionen INHALT 01 GRUNDLAGEN VON 05 OPTIONEN 02 GRIECHEN 13 Delta 14 Gamma 18 Vega 21 Theta 24 03 VOLATILITÄT 27 Historische Volatilität 29 Implizite Volatilität 31 Volatility

Mehr

Rekursionen (Teschl/Teschl 8.1-8.2)

Rekursionen (Teschl/Teschl 8.1-8.2) Rekursionen (Teschl/Teschl 8.1-8.2) Eine Rekursion kter Ordnung für k N ist eine Folge x 1, x 2, x 3,... deniert durch eine Rekursionsvorschrift x n = f n (x n 1,..., x n k ) für n > k, d. h. jedes Folgenglied

Mehr

III Stochastische Analysis und Finanzmathematik

III Stochastische Analysis und Finanzmathematik III Stochastische Analysis und Finanzmathematik Ziel dieses Kapitels ist es, eine Einführung in die stochastischen Grundlagen von Finanzmärkten zu geben. Es werden zunächst Modelle in diskreter Zeit behandelt,

Mehr

Seminar Finanzmathematik

Seminar Finanzmathematik Seminar Finanzmathematik Simulationen zur Black-Scholes Formel von Christian Schmitz Übersicht Zufallszahlen am Computer Optionspreis als Erwartungswert Aktienkurse simulieren Black-Scholes Formel Theorie

Mehr

Was kosten Garantien?

Was kosten Garantien? Alternative Zinsgarantien in der Lebensversicherung, Köln, 1. Juni 2012 Was kosten Garantien? Prof. Dr. Ralf Korn Technische Universität Kaiserslautern, Fachbereich Mathematik EI-QFM und Fraunhofer ITWM

Mehr

Musterlösung Übung 2

Musterlösung Übung 2 Musterlösung Übung 2 http://www.hoadley.net/options/ http://www.eeh.ee.ethz.ch/en/power/power-systems-laboratory/services 1. Optionsbewertung nach Black / Scholes a) Bewerten Sie eine Call-Option mit den

Mehr

Investition und Finanzierung

Investition und Finanzierung Tutorium Investition und Finanzierung Sommersemester 2014 Investition und Finanzierung Tutorium Folie 1 Inhaltliche Gliederung des 3. Tutorium Investition und Finanzierung Tutorium Folie 2 Aufgabe 1: Zwischenform

Mehr

a n + 2 1 auf Konvergenz. Berechnen der ersten paar Folgenglieder liefert:

a n + 2 1 auf Konvergenz. Berechnen der ersten paar Folgenglieder liefert: Beispiel: Wir untersuchen die rekursiv definierte Folge a 0 + auf Konvergenz. Berechnen der ersten paar Folgenglieder liefert: ( ) (,, 7, 5,...) Wir können also vermuten, dass die Folge monoton fallend

Mehr

Bewertung von Barriere Optionen im CRR-Modell

Bewertung von Barriere Optionen im CRR-Modell Bewertung von Barriere Optionen im CRR-Modell Seminararbeit von Susanna Wankmueller. April 00 Barriere Optionen sind eine Sonderform von Optionen und gehören zu den exotischen Optionen. Sie dienen dazu,

Mehr

Informationsblatt Induktionsbeweis

Informationsblatt Induktionsbeweis Sommer 015 Informationsblatt Induktionsbeweis 31. März 015 Motivation Die vollständige Induktion ist ein wichtiges Beweisverfahren in der Informatik. Sie wird häufig dazu gebraucht, um mathematische Formeln

Mehr

Finanzwirtschaft. Teil II: Bewertung

Finanzwirtschaft. Teil II: Bewertung Zeitwert des Geldes 1 Finanzwirtschaft Teil II: Bewertung Zeitwert des Geldes Zeitwert des Geldes 2 Bewertung & Zeitwert des Geldes Finanzwirtschaft behandelt die Bewertung von Real- und Finanzwerten.

Mehr

Warum erhält man nun bei bestimmten Trades Rollover und muss bei anderen hingegen Rollover zahlen?

Warum erhält man nun bei bestimmten Trades Rollover und muss bei anderen hingegen Rollover zahlen? Carry Trades Im Folgenden wollen wir uns mit Carry Trades beschäftigen. Einfach gesprochen handelt es sich bei Carry Trades um langfristige Positionen in denen Trader darauf abzielen sowohl Zinsen zu erhalten,

Mehr

Optionsbewertung. Christof Heuer und Fabian Lenz. 2. Februar 2009

Optionsbewertung. Christof Heuer und Fabian Lenz. 2. Februar 2009 nach Black-Scholes mit sprüngen 2. Februar 2009 nach Black-Scholes mit sprüngen Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung Optionsarten Modellannahmen 2 Aktienmodell Beispiele für e ohne Sprung 3 nach Black-Scholes

Mehr

Thema 21: Risk Management mit Optionen, Futures, Forwards und Swaps

Thema 21: Risk Management mit Optionen, Futures, Forwards und Swaps Thema 21: Risk Management mit Optionen, Futures, Forwards und Swaps Derivate Der Begriff Derivate kommt aus dem Lateinischen und heißt soviel wie abgeleitet. Derivate ist der Sammelbegriff für Optionen,

Mehr

Hochschule Rhein-Main. Sommersemester 2015

Hochschule Rhein-Main. Sommersemester 2015 Vorlesung Hochschule Rhein-Main Sommersemester 2015 Dr. Roland Stamm 29. Juni 2015 Erinnerung Bewertung eines Bonds mit Kupon k, Nominal N, Laufzeit t n: n Π(t) = N k δ(t i 1, t i ) P (t, t i ) + N P (t,

Mehr

Basis und Dimension. Als nächstes wollen wir die wichtigen Begriffe Erzeugendensystem und Basis eines Vektorraums definieren.

Basis und Dimension. Als nächstes wollen wir die wichtigen Begriffe Erzeugendensystem und Basis eines Vektorraums definieren. Basis und Dimension Als nächstes wollen wir die wichtigen Begriffe Erzeugendensystem und Basis eines Vektorraums definieren. Definition. Sei V ein K-Vektorraum und (v i ) i I eine Familie von Vektoren

Mehr

3. Zusammenhang. 22 Andreas Gathmann

3. Zusammenhang. 22 Andreas Gathmann 22 Andreas Gathmann 3. Zusammenhang Eine der anschaulichsten Eigenschaften eines topologischen Raumes ist wahrscheinlich, ob er zusammenhängend ist oder aus mehreren Teilen besteht. Wir wollen dieses Konzept

Mehr

Vorlesung Finanzmathematik (TM/SRM/SM/MM) Block : Ausgewählte Aufgaben Investitionsrechnung und festverzinsliche Wertpapiere

Vorlesung Finanzmathematik (TM/SRM/SM/MM) Block : Ausgewählte Aufgaben Investitionsrechnung und festverzinsliche Wertpapiere Hochschule Ostfalia Fakultät Verkehr Sport Tourismus Medien apl. Professor Dr. H. Löwe Sommersemester 20 Vorlesung Finanzmathematik (TM/SRM/SM/MM) Block : Ausgewählte Aufgaben Investitionsrechnung und

Mehr

Termingeschäfte. Bedingte Termingeschäfte. Unbedingte Termingeschäfte, bedingte Ansprüche (contingent claims) unbedingte Ansprüche

Termingeschäfte. Bedingte Termingeschäfte. Unbedingte Termingeschäfte, bedingte Ansprüche (contingent claims) unbedingte Ansprüche Optionen Termingeschäfte Bedingte Termingeschäfte bedingte Ansprüche (contingent claims) Optionen Kreditderivate Unbedingte Termingeschäfte, unbedingte Ansprüche Forwards und Futures Swaps 2 Optionen Der

Mehr

Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften

Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften Fachbereich Mathematik der Universität Hamburg WiSe 2015/16 Prof. Dr. M. Hinze Dr. P. Kiani Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften Lösungshinweise zu Blatt 2 Aufgabe 1: (12 Punkte) a) Beweisen

Mehr

Würfelt man dabei je genau 10 - mal eine 1, 2, 3, 4, 5 und 6, so beträgt die Anzahl. der verschiedenen Reihenfolgen, in denen man dies tun kann, 60!.

Würfelt man dabei je genau 10 - mal eine 1, 2, 3, 4, 5 und 6, so beträgt die Anzahl. der verschiedenen Reihenfolgen, in denen man dies tun kann, 60!. 040304 Übung 9a Analysis, Abschnitt 4, Folie 8 Die Wahrscheinlichkeit, dass bei n - maliger Durchführung eines Zufallexperiments ein Ereignis A ( mit Wahrscheinlichkeit p p ( A ) ) für eine beliebige Anzahl

Mehr

Finanzmathematik... was ist das?

Finanzmathematik... was ist das? Finanzmathematik... was ist das? The core of the subject matter of mathematical finance concerns questions of pricing of financial derivatives such as options and hedging covering oneself against all eventualities.

Mehr

Vorbemerkungen zur Optionsscheinbewertung

Vorbemerkungen zur Optionsscheinbewertung Vorbeerkungen zur Optionsscheinbewertung Matthias Groncki 24. Septeber 2009 Einleitung Wir wollen uns it den Grundlagen der Optionsscheinbewertung beschäftigen. Dazu stellen wir als erstes einige Vorraussetzungen

Mehr

Was ist eine Aktie? Detlef Faber

Was ist eine Aktie? Detlef Faber Was ist eine Aktie? Wenn eine Firma hohe Investitionskosten hat, kann sie eine Aktiengesellschaft gründen und bei privaten Geldgebern Geld einsammeln. Wer eine Aktie hat, besitzt dadurch ein Stück der

Mehr

Beispiel 48. 4.3.2 Zusammengesetzte Zufallsvariablen

Beispiel 48. 4.3.2 Zusammengesetzte Zufallsvariablen 4.3.2 Zusammengesetzte Zufallsvariablen Beispiel 48 Ein Würfel werde zweimal geworfen. X bzw. Y bezeichne die Augenzahl im ersten bzw. zweiten Wurf. Sei Z := X + Y die Summe der gewürfelten Augenzahlen.

Mehr

Kapitel 7 und Kapitel 8: Gleichgewichte in gemischten Strategien. Einleitung. Übersicht Teil 2 2. Übersicht 3

Kapitel 7 und Kapitel 8: Gleichgewichte in gemischten Strategien. Einleitung. Übersicht Teil 2 2. Übersicht 3 Übersicht Teil 2 Kaitel 7 und Kaitel 8: Gleichgewichte in gemischten Strategien Übersicht Teil 2 2 Übersicht Einleitung Was ist eine gemischte Strategie? Nutzen aus gemischten Strategien Reaktionsfunktionen

Mehr

ERGÄNZUNGEN ZUR ANALYSIS II MITTELWERTSATZ UND ANWENDUNGEN

ERGÄNZUNGEN ZUR ANALYSIS II MITTELWERTSATZ UND ANWENDUNGEN ERGÄNZUNGEN ZUR ANALYSIS II MITTELWERTSATZ UND ANWENDUNGEN CHRISTIAN HARTFELDT. Zweiter Mittelwertsatz Der Mittelwertsatz Satz VI.3.4) lässt sich verallgemeinern zu Satz.. Seien f, g : [a, b] R auf [a,

Mehr

Anhand des bereits hergeleiteten Models erstellen wir nun mit der Formel

Anhand des bereits hergeleiteten Models erstellen wir nun mit der Formel Ausarbeitung zum Proseminar Finanzmathematische Modelle und Simulationen bei Raphael Kruse und Prof. Dr. Wolf-Jürgen Beyn zum Thema Simulation des Anlagenpreismodels von Simon Uphus im WS 09/10 Zusammenfassung

Mehr

Unterrichtsmaterialien in digitaler und in gedruckter Form. Auszug aus: Übungsbuch für den Grundkurs mit Tipps und Lösungen: Analysis

Unterrichtsmaterialien in digitaler und in gedruckter Form. Auszug aus: Übungsbuch für den Grundkurs mit Tipps und Lösungen: Analysis Unterrichtsmaterialien in digitaler und in gedruckter Form Auszug aus: Übungsbuch für den Grundkurs mit Tipps und Lösungen: Analysis Das komplette Material finden Sie hier: Download bei School-Scout.de

Mehr

Tutorium zur Mathematik (WS 2004/2005) - Finanzmathematik Seite 1

Tutorium zur Mathematik (WS 2004/2005) - Finanzmathematik Seite 1 Tutorium zur Mathematik WS 2004/2005) - Finanzmathematik Seite 1 Finanzmathematik 1.1 Prozentrechnung K Grundwert Basis, Bezugsgröße) p Prozentfuß i Prozentsatz i = p 100 ) Z Prozentwert Z = K i bzw. Z

Mehr

BONUS MALUS SYSTEME UND MARKOV KETTEN

BONUS MALUS SYSTEME UND MARKOV KETTEN Fakultät Mathematik und Naturwissenschaften, Fachrichtung Mathematik, Institut für Mathematische Stochastik BONUS MALUS SYSTEME UND MARKOV KETTEN Klaus D. Schmidt Ringvorlesung TU Dresden Fakultät MN,

Mehr

Statistische Thermodynamik I Lösungen zur Serie 1

Statistische Thermodynamik I Lösungen zur Serie 1 Statistische Thermodynamik I Lösungen zur Serie Zufallsvariablen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen 4. März 2. Zwei Lektoren lesen ein Buch. Lektor A findet 2 Druckfehler, Lektor B nur 5. Von den gefundenen

Mehr

Die Gleichung A x = a hat für A 0 die eindeutig bestimmte Lösung. Für A=0 und a 0 existiert keine Lösung.

Die Gleichung A x = a hat für A 0 die eindeutig bestimmte Lösung. Für A=0 und a 0 existiert keine Lösung. Lineare Gleichungen mit einer Unbekannten Die Grundform der linearen Gleichung mit einer Unbekannten x lautet A x = a Dabei sind A, a reelle Zahlen. Die Gleichung lösen heißt, alle reellen Zahlen anzugeben,

Mehr

Rekursionen. Georg Anegg 25. November 2009. Methoden und Techniken an Beispielen erklärt

Rekursionen. Georg Anegg 25. November 2009. Methoden und Techniken an Beispielen erklärt Methoden und Techniken an Beispielen erklärt Georg Anegg 5. November 009 Beispiel. Die Folge {a n } sei wie folgt definiert (a, d, q R, q ): a 0 a, a n+ a n q + d (n 0) Man bestimme eine explizite Darstellung

Mehr

Fachbereich 5 Wirtschaftswissenschaften Univ.-Prof. Dr. Jan Franke-Viebach

Fachbereich 5 Wirtschaftswissenschaften Univ.-Prof. Dr. Jan Franke-Viebach Universität Siegen Fachbereich 5 Wirtschaftswissenschaften Univ.-Prof. Dr. Jan Franke-Viebach Klausur Internationale Finanzierung Sommersemester 2005 (1. Prüfungstermin) Bearbeitungszeit: 60 Minuten Zur

Mehr

Hochschule Rhein-Main. Sommersemester 2015

Hochschule Rhein-Main. Sommersemester 2015 von Vorlesung Hochschule Rhein-Main Sommersemester 2015 Dr. Roland Stamm 4. Mai 2015 von Diskontfaktoren: Legt man heute (in t) 1 Einheit bis T an, und erhält dafür in T insgesamt x zurück (mit Zinseszins,

Mehr

4. Jeder Knoten hat höchstens zwei Kinder, ein linkes und ein rechtes.

4. Jeder Knoten hat höchstens zwei Kinder, ein linkes und ein rechtes. Binäre Bäume Definition: Ein binärer Baum T besteht aus einer Menge von Knoten, die durch eine Vater-Kind-Beziehung wie folgt strukturiert ist: 1. Es gibt genau einen hervorgehobenen Knoten r T, die Wurzel

Mehr

Risikoeinstellungen empirisch

Risikoeinstellungen empirisch Risikoeinstellungen empirisch Risk attitude and Investment Decisions across European Countries Are women more conservative investors than men? Oleg Badunenko, Nataliya Barasinska, Dorothea Schäfer http://www.diw.de/deutsch/soep/uebersicht_ueber_das_soep/27180.html#79569

Mehr

Fakultät III Wirtschaftswissenschaften Univ.-Prof. Dr. Jan Franke-Viebach

Fakultät III Wirtschaftswissenschaften Univ.-Prof. Dr. Jan Franke-Viebach 1 Universität Siegen Fakultät III Wirtschaftswissenschaften Univ.-Prof. Dr. Jan Franke-Viebach Klausur Internationale Finanzierung Sommersemester 2014 LÖSUNG Bearbeitungszeit: 45 Minuten Zur Beachtung:

Mehr

LU-Zerlegung. Zusätze zum Gelben Rechenbuch. Peter Furlan. Verlag Martina Furlan. Inhaltsverzeichnis. 1 Definitionen.

LU-Zerlegung. Zusätze zum Gelben Rechenbuch. Peter Furlan. Verlag Martina Furlan. Inhaltsverzeichnis. 1 Definitionen. Zusätze zum Gelben Rechenbuch LU-Zerlegung Peter Furlan Verlag Martina Furlan Inhaltsverzeichnis Definitionen 2 (Allgemeine) LU-Zerlegung 2 3 Vereinfachte LU-Zerlegung 3 4 Lösung eines linearen Gleichungssystems

Mehr

Eigenwerte und Eigenvektoren von Matrizen

Eigenwerte und Eigenvektoren von Matrizen Eigenwerte und Eigenvektoren von Matrizen Das Eigenwertproblem Sei A eine quadratische Matrix vom Typ m,m. Die Aufgabe, eine Zahl λ und einen dazugehörigen Vektor x zu finden, damit Ax = λx ist, nennt

Mehr