Модель Black – Derman – Toy

редактировать

Short -скоростная калибровка дерева под БДТ: 0. Установите нейтральную к риску вероятность движения вверх, p, = 50%. 1. Для каждого ввода спотовая ставка, итеративно : регулирует скорость в самом верхнем узле на текущем временном шаге, i; находит все другие ставки за это время -шаг, где они связаны с узлом непосредственно выше (r u ; r d - рассматриваемый узел) через 0,5 × ln (ru/rd) = σ i × √Δt (этот интервал между узлами согласуется с p = 50%; Δt - это длина временного шага); рекурсивно скидка по дереву с использованием скорости в каждом узле, т. Е. Через " обратная индукция ", от рассматриваемого временного шага до первого узла в дереве (т.е. i = 0); повторять до тех пор, пока дисконтированное значение в первом узле в дереве не станет равным нулю- цена, соответствующая заданной спотовой процентной ставке для i-го временного шага. 2. После решения сохраните эти известные краткосрочные ставки и перейдите к следующему временному шагу (то есть входной спотовой ставке), «выращивая» дерево до тех пор, пока оно не будет включать полную кривую входной доходности.

В математических финансах модель Блэка – Дермана – Тоя (BDT ) - популярная модель краткосрочной ставки, используемая в цены на опционы на облигации, свопции и другие производные финансовые инструменты на процентную ставку ; см. Модель решетки (финансы) # Деривативы процентной ставки. Это однофакторная модель; то есть единственный стохастический фактор - краткосрочная ставка - определяет будущую эволюцию всех процентных ставок. Это была первая модель, сочетающая возврат к среднему поведению короткой ставки с логнормальным распределением, и она до сих пор широко используется.

Содержание

1 История
2 формулы
3 ссылки
4 внешние ссылки

история

Модель была представлена Фишером Блэком, Эмануэлем Дерманом и Биллом Той.. Впервые она была разработана Goldman Sachs для внутреннего использования в 1980-х годах и была опубликована в Financial Analysts Journal в 1990 году. Личный отчет о разработке модели представлен в Мемуары Эмануэля Дермана "Моя жизнь как величина ".

Формулы

В рамках BDT, используя биномиальную решетку, калибруется параметры модели должны соответствовать как текущей временной структуре процентных ставок (кривая доходности ), так и структуре волатильности для верхнего предела процентной ставки (обычно как подразумевается ценами Black-76 для каждого компонента caplet); см. в стороне. Используя калиброванную решетку, можно затем оценить различные более сложные ценные бумаги, чувствительные к процентной ставке и процентной ставке производные.

Хотя эта модель изначально разрабатывалась для решетчатой среды, было показано, что она подразумевает следующее непрерывное стохастическое дифференциальное уравнение :

d ln ⁡ (r) = [θ t + σ t ′ σ t ln ⁡ (r)] dt + σ td W t {\ Displaystyle d \ ln (r) = [\ theta _ {t} + {\ frac {\ sigma '_ {t}} {\ sigma _ {t}}} \ ln (r)] dt + \ sigma _ { t} \, dW_ {t}}

d\ln(r)=[\theta _{t}+{\frac {\sigma '_{t}}{\sigma _{t}}}\ln(r)]dt+\sigma _{t}\,dW_{t}

где,

r {\ displaystyle r \,}

r \,

= мгновенная короткая скорость в момент времени t

θ t {\ displaystyle \ theta _ {t} \,}

{\ displaystyle \ theta _ {t} \,}

= стоимость базового актива на момент истечения опциона

σ t {\ displaystyle \ sigma _ {t} \,}

{\ displaystyle \ sigma _ {t} \,}

= мгновенная волатильность краткосрочной ставки

W t {\ displaystyle W_ {t} \,}

W_t \,

= стандартное броуновское движение при нейтральной к риску вероятностной мере;

d W t {\ displaystyle dW_ {t} \,}

dW_t\,

его дифференциал.

Для постоянной (не зависящей от времени) краткосрочной волатильности, $σ {\ displaystyle \ sigma \,}$ $\ sigma \,$ , модель выглядит так:

d ln ⁡ (r) = θ tdt + σ d W t {\ displaystyle d \ ln (r) = \ theta _ {t} \, dt + \ sigma \, dW_ {t}}

d \ ln (r) = \ theta_t \, dt + \ sigma \, dW_t

Одна из причин того, что модель остается популярной, состоит в том, что «стандартные» алгоритмы поиска корней - такие как метод Ньютона (метод секущей ) или деление пополам - очень легко применяются при калибровке. Соответственно, модель была первоначально описана на алгоритмическом языке, а не с использованием стохастического исчисления или мартингалов.

Ссылки

Примечания

Внешние ссылки

R функция для вычисления дерева коротких ставок Блэка-Дермана-Тоя, Андреа Руберто
Онлайн: Генератор дерева коротких ставок Блэка-Дермана-Тоя Dr. Шинг Хинг Мэн, Thomson-Reuters 'Risk Management
Онлайн: ценообразование облигации с использованием модели BDT Dr. Шинг Хинг Ман, Thomson-Reuters 'Risk Management
Калькулятор Excel BDT и генератор дерева, Серкан Гур