جميع أدلة الخيارات والعقود المستقبلية
حساب الحساسيةقراءة لمدة 12 دقيقة

شرح اليونانيات العددية لتسعير الخيارات

تعرّف على كيفية تقدير يونانيات الخيارات بطرق التغيير وإعادة التقييم والمسار ونسبة الترجيح والاشتقاق المرافق، وكيفية تشخيص الخطأ العددي

أعدّه Mark · المصادر الأولية أدناه

الإجابة المباشرة

تقدر اليونانيات العددية مشتقات قيمة الخيار عندما لا تتوفر صيغة تحليلية. وتوازن طرق التغيير وإعادة التقييم والمسار ونسبة الترجيح والاشتقاق المرافق بين الانحياز والتباين ومتطلبات النعومة وتكلفة الحوسبة

اليوناني مشتقة من قاعدة تقييم

تشتق دلتا القيمة بالنسبة إلى السعر الفوري، وفيغا بالنسبة إلى إحداثي التقلب، ورو بالنسبة إلى مدخل الفائدة. وتشتق غاما مرة أخرى بالنسبة إلى السعر الفوري

وتنتمي المشتقة إلى نموذج محدد وبناء بيانات سوق واتفاقية احتفاظ. وقد يغير تغيير قاعدة سطح التقلب اليوناني

المشتقات المغلقة مريحة، لكن العوائد المعقدة والنماذج المعايرة والممارسة المبكرة والمحافظ الكبيرة تتطلب غالبًا تقديرات عددية

التغيير وإعادة التقييم خط الأساس العام

ارفع مدخلًا واحدًا بمقدار صغير h، وأعد التقييم، وقارن بالقيمة الأساسية. وتستخدم دلتا المركزية [V(x+h) − V(x−h)] / 2h

وتستخدم غاما فرقًا ثانيًا، بينما تساعد الفروق أحادية الجانب عند الحدود أو عندما يكون اتجاه صالح واحد فقط متاحًا

وتعامل الطريقة مسعّر الخيار كصندوق أسود وتعمل على نطاق واسع، لكن كل عامل خطر قد يتطلب تقييمات كاملة إضافية

توازن خطوة التغيير بين القطع والضجيج العددي

يقيس التغيير الكبير التحدب عبر فترة واسعة بدل المشتقة المحلية وينشئ انحياز قطع

أما التغيير الصغير جدًا فيطرح أسعارًا متقاربة، فيضخم أخطاء التقريب وتساهل المحلل وضجيج الاستيفاء وخطأ أخذ عينات مونت كارلو

شغّل سلمًا للتغييرات وابحث عن منطقة مستقرة. وتعتمد أفضل قيمة لـh على الوحدات ورتبة اليوناني ونعومة العائد والدقة العددية

تقلل الأرقام العشوائية المشتركة ضجيج مونت كارلو

عند إعادة تسعير السيناريوهات المتغيرة، أعد استخدام الأرقام العشوائية نفسها حتى تعكس فروق المسارات تغير المدخل لا عينات مختلفة غير مرتبطة

وقد يقلل هذا الاقتران التباين بقوة، لكنه لا يزيل انحياز التغيير المحدود ولا يصلح سلوك العائد غير المتصل

أبلغ عن الأخطاء المعيارية لليوناني نفسه. فقد ينتج تقدير سعر يبدو مستقرًا فرقًا صاخبًا بعد قسمته على h

تشتق طرق المسار كل عائد محاكى

تشتق طريقة المسار الحالات المحاكاة وقيم العائد على طول كل مسار، ثم تحسب متوسط عينات المشتقة

وقد تكون فعالة للعوائد الملساء وتقدر حساسيات متعددة من محاكاة واحدة، لكن تبادل الاشتقاق والتوقع يحتاج إلى شروط

وقد تكسر المؤشرات الرقمية والحواجز وقرارات الممارسة وثنيات المعايرة الاشتقاق العادي للمسار أو تتطلب تنعيمًا ومعالجة متخصصة

تشتق مقدرات نسبة الترجيح الاحتمالات

تشتق طريقة نسبة الترجيح الكثافة المحاكاة بدل العائد، فتضرب العائد في دالة درجة

وقد تتعامل مع بعض العوائد غير المتصلة التي تعيق مشتقات المسار لأن العائد نفسه لا يحتاج إلى اشتقاق

وقد يكون تباينها مرتفعًا، خصوصًا للمخاطر ذات الرتب الأعلى أو البعيدة جدًا عن داخل النقد. ويمكن للمقدرات الهجينة الجمع بين قوة الطريقتين

تعكس الطرق المرافقة حساب الحساسية

ينشر الاشتقاق الخوارزمي المرافق الحساسيات إلى الخلف عبر حساب التقييم، على نحو يشبه الاشتقاق بالنمط العكسي

وهو جذاب خصوصًا عندما يعتمد عدد صغير من مخرجات المحفظة على مدخلات سوق كثيرة، مثل أعمدة المنحنى أو عقد سطح التقلب

وتتطلب الذاكرة والتفرع والمحللات التكرارية والمعايرة والمنطق غير الأملس تنفيذًا مقصودًا. ولا يضمن الاشتقاق التلقائي تعريفًا ذا معنى للمخاطر

يحتاج التحقق إلى طرق مستقلة وثوابت

قارن اليونانيات العددية بمعايير تحليلية لعقود بسيطة، ثم طابق العوائد الإنتاجية بمقدر ثانٍ أو بصدمة إعادة تسعير أكبر

اختبر الإشارة والوحدات والتحجيم وحساسيات تكافؤ الشراء والبيع والتجميع وتماثل التغيير والتقارب والأخطاء المعيارية والاستجابة قرب حدود العائد

سجّل ما يتحرك عند تغيير مدخل. فـvega أو delta ذات الإضراب الثابت أو دلتا ثابتة أو المعايرة من جديد أو السطح المجمد تجيب عن أسئلة مختلفة

أسئلة شائعة

ما التغيير وإعادة التقييم؟

يغير مدخلًا واحدًا للنموذج، ويعيد التقييم، ويقسم تغير السعر على تغير المدخل لتقريب الحساسية

ما مدى صغر تغيير اليوناني؟

صغير بما يكفي ليكون محليًا، وكبير بما يكفي ليتغلب على الضجيج العددي. فسلم أحجام التغيير أكثر أمانًا من إعداد عشوائي واحد

ما يونانيات المسار ونسبة الترجيح؟

تشتق طرق المسار العوائد المحاكاة، بينما تشتق طرق نسبة الترجيح كثافة الاحتمال المستخدمة لتوليد المسارات

لماذا نستخدم الاشتقاق المرافق لليونانيات؟

يمكنه حساب حساسيات مدخلات كثيرة بكفاءة عندما تكون قيم المخرجات قليلة نسبيًا، مع بقاء تفاصيل التنفيذ مهمة

المصادر والقراءة الإضافية

أدلة ذات صلة