期权、期货及其他衍生品 Chapter14 维纳过程与伊藤引理

随机过程:一个变量的值以某种不确定的形式随时间变化
分类:离散时间+连续时间;连续变量+离散变量

14.1马尔可夫性质
马尔可夫性质:只有标的变量的当前值与未来的预测有关,而变量的历史值以及变量从过去到现在的演变方式与未来的预测无关。
假设股票价格服从马尔可夫过程,这与弱市场有效性有关,弱市场有效性指出,股票的当前价格包含了过去价格的所有信息。

14.2连续时间随机过程
14.2.1维纳过程
维纳过程是一种均值为0,方差为每年1.0的特殊马尔可夫过程。
变量z满足维纳过程,如果满足以下两个性质:
(1)性质1:在一小小段时间区间deltat内的变化量deltaz满足deltaz=epsilonsqrt(deltat);
(2)性质2:在两个互不重叠的deltat时间区间内,变化量deltaz之间相互独立;
性质1说明了z的统计性质:deltaz的均值、方差以及平方差,性质2说明了z服从马尔可夫过程
考虑时间(0,T)内z的变化,将时间划分为N个足够小的时间区间,可得到z(T)-z(0)的均值、方差等,并且其服从正态分布。
当deltat无限小的情况下,sqrt(deltat)远大于deltat;因此可以有下面两个结论:
(1)在给定的时间区间里,变量z所遵循的路径长度的期望值是无限长的;
(2)在所给的时间区间里,变量z等于任意一个常数值的次数的期望值是无限长的;
14.2.2广义维纳过程
变量z广满足广义维纳过程,若z满足 dx=a
dt+b*dz,其中a和b是常数。
a为漂移率,b2为方差率
deltax服从正态分布N(adt,b2dt)
14.2.3伊藤过程
dx=a(x,t)*dt+b(x,t)*dz
假设(t,t+dt)时间内,x的变化dx=a(x,t)dt+b(x,t)dz
x的变化只依赖于x在时间t的值,所以这个过程具有马尔可夫性质

14.3描述股票价格的过程
股票价格没有不确定性时,dS=uSdt
S为股票价格,u为漂移率,这使得投资者所要求的期望收益率不变,于股票价格无关
股票价格有不确定性时,dS/S=udt+sigmadz,
dS/S为收益率,u为漂移率,sigma为波动率。sigma2为股票价格的方差率
离散化形式deltaS/S~N(udt,sigma2*dt)
在单位时间1下,可以近似地将波动率解释为股票在1年内价格变化地标准差。

14.6伊藤引理
如果变量x服从伊藤过程,那么变量G(变量x和变量t的函数)也服从伊藤过程
衍生品价格G是股票价格S和时间t的函数

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