הסבר על מודל התמחור הבינומי של אופציות
למדו כיצד עץ בינומי משתמש בשכפול של צעד אחד, בהסתברויות נייטרליות לסיכון, באינדוקציה לאחור ובבדיקות מימוש מוקדם כדי לתמחר אופציות
תשובה ישירה
מודל אופציות בינומי מאפשר לנכס הבסיס לנוע לצומת עלייה או ירידה בכל צעד, ולאחר מכן מתמחר את האופציה לאחור מתשלומי הסיום. ההסתברות הנייטרלית לסיכון שלו היא משקל תמחור של היעדר ארביטראז׳, ולא תחזית לתנועת השוק הבאה
צעד אחד מכיל את טיעון התמחור
התחילו במחיר נכס בסיס S. לאחר מרווח אחד הוא הופך ל־Su במצב עלייה או ל־Sd במצב ירידה, כאשר u גדול מ־d
האופציה משלמת Cᵤ או C_d במצבים האלה. אפשר לבחור פוזיציה בנכס הבסיס ובמזומן שתשחזר את שני התשלומים
מכיוון שלתיק המשכפל יש אותם תשלומים בכל מצב, היעדר ארביטראז׳ נותן לו את אותו ערך נוכחי כמו לאופציה
דלתא ומזומן משכפלים את שני המצבים
יחס הגידור הוא הפרש התשלומים חלקי הפרש מחירי נכס הבסיס: delta = (Cᵤ − C_d) / (Su − Sd)
לאחר בחירת delta, התשלום הנותר בכל מצב מסופק באמצעות הלוואה או השקעה. היוון סכום המזומן הזה משלים את הערך הנוכחי
המבנה הזה מבהיר את הכלכלה: המחיר נובע משכפול מצב־אחר־מצב, ולא מניחוש איזה ענף סביר יותר במציאות
הסתברות נייטרלית לסיכון היא משקל תמחור
אפשר לכתוב את אותו ערך כממוצע משוקלל מהוון של שני ערכי האופציה העתידיים, באמצעות הסתברות נייטרלית לסיכון q
עם עלות נשיאה עקבית, q נבחרת כך שהתוחלת המשוקללת של נכס הבסיס תצמח לפי הריבית חסרת הסיכון או לפי שיעור הפורוורד. היא אינה חייבת להתאים לשכיחות העליות ההיסטורית
כדי שלא יהיה ארביטראז׳, צמיחת נכס הבסיס לאחר נשיאה חייבת להיות בין d ל־u, ולכן q נמצאת בין אפס לאחד. כשל בכך מצביע על קלטים לא עקביים לעץ
עץ מתכנס שולט במורכבות
חזרו על המבנה של צעד אחד לאורך מרווחים רבים. בעץ מתכנס, תנועת עלייה ואחריה ירידה מגיעה לאותו צומת שאליו מגיעה ירידה ואחריה עלייה
לאחר n צעדים יש n + 1 צמתי מחיר סופיים במקום 2ⁿ צמתים שונים, ולכן החישוב מעשי
בחירת Cox–Ross–Rubinstein קובעת בדרך כלל את u ואת d מתוך תנודתיות ואורך הצעד, עם תנועות הופכיות שגורמות לעץ להתכנס
אינדוקציה לאחור מפיקה את הערך של היום
תחילה חשבו את התשלום החוזי בכל צומת סופי. לאחר מכן נעו צעד אחד לאחור באמצעות ערך נייטרלי לסיכון מהוון בכל צומת אב
המשיכו עד לשורש. כל מספר ביניים הוא ערך מודל מותנה המבוסס על המצבים שניתנים להגעה מאותו צומת
דיבידנדים, ריביות, מבני טווח ותנודתיות משתנה דורשים טיפול עקבי צעד־אחר־צעד, ולא תיקון יחיד בסוף
מימוש אמריקאי מוסיף החלטה בכל צומת
בכל צומת זכאי השוו את ערך המימוש המיידי לערך ההמשך המהוון. הערך האמריקאי הוא הגדול מבין השניים
פעולת המקסימום הפשוטה הזאת מזהה אזור מימוש, והיא יתרון מרכזי לעומת הצורה הסגורה הבסיסית של Black–Scholes האירופי
תוצאות המימוש עדיין תלויות במודל. דיבידנדים בדידים, עלויות השאלה, הסדר ומרווחי זמן יכולים להזיז את הגבול המשוער במידה ניכרת
יותר צעדים משפרים קירוב, לא אמת
ככל שהצעדים נעשים עדינים יותר, תחת בחירות מתאימות, מחיר בינומי יכול להתכנס אל מודל זמן רציף מתאים, כגון Black–Scholes
ההתכנסות עלולה להתנודד לפי מיקום מחיר המימוש ביחס לצמתים. לפרמטריזציות שונות של העץ עשויות להיות הטיה ויציבות שונות
יותר צעדים מפחיתים שגיאת דיסקרטיזציה בתוך המודל, אך אינם מתקנים תנודתיות שגויה, קפיצות חסרות, דיבידנדים שגויים או ציטוטי שוק שאי־אפשר לבצע
תקפו את הסריג לפני השימוש בו
בדקו גבולות היעדר ארביטראז׳, שוויון פוט–קול לתביעות אירופיות, מונוטוניות, קמירות והתכנסות לאורך מספרי צעדים הולכים וגדלים
השוו ערכים אירופיים לצורה סגורה, וערכים אמריקאיים לשיטה בלתי תלויה. בדקו זמן אפס, ספוט קיצוני ותאריכי דיבידנד
תעדו את מוסכמת העץ, הנשיאה, לוח השנה, לוח המימוש ומספר הצעדים. מחיר מדווח ללא הגדרות אלה אינו ניתן לשחזור
שאלות נפוצות
מהו עץ בינומי בתמחור אופציות?
זהו מודל בדיד שבו נכס הבסיס נע מעלה או מטה בכל צעד, וערך האופציה מחושב לאחור מהתשלום הסופי שלה
האם הסתברות נייטרלית לסיכון היא הסיכוי שהמניה תעלה?
לא כתחזית. זהו משקל התמחור שגורם לנכס הבסיס לאחר נשיאה להיות עקבי עם היעדר ארביטראז׳ בתוך העץ
מדוע עץ בינומי מתכנס?
הפרמטרים נבחרים כך שמסלול עלייה–ירידה יגיע לאותו מחיר כמו מסלול ירידה–עלייה, וכך מצטמצם מספר הצמתים השונים
האם עץ בינומי יכול לתמחר אופציות אמריקאיות?
כן. בכל מועד מימוש הוא משווה את הערך הפנימי לערך ההמשך ושומר את הסכום הגדול יותר
מקורות וקריאה נוספת
בדיקה מהירה
סיימת לקרוא? בדוק את עצמך ב־3 שאלות
שאלה 01
איזו אמירה מתאימה ביותר למדריך הזה — צעד אחד מכיל את טיעון התמחור?
בחר תשובה כדי לראות את ההסבר
מילון מונחי אופציות
A benchmark model deriving European option value from no-arbitrage dynamic replication under assumptions such as continuous paths, constant volatility, and ideal trading.
קראו את המדריך המעמיקMonte Carlo simulationA numerical method that generates many paths from a specified random model and estimates derivative value and sampling error from discounted payoffs.
קראו את המדריך המעמיקMartingaleA stochastic process whose next value has conditional expectation equal to its current value under specified information and measure; it need not be constant or riskless.
קראו את המדריך המעמיק