美式期权二叉树定价及MATLAB程序

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美式期权的二叉树定价

1、对于连续随机游走：

dS Sdt SdZ

可以用离散格随机游走模型来表示，即标的资产的价格只在离散时间点 t，2 t,3 t,…,N t取值， t表示很小但非无穷小的时间步长；如果标的资产在时刻m t的价格为Sm，那么在时刻(m+1) t其价格有两种可能的值:uSm(u 1)和dSm(d 1)，并且标的资产的价格从Sm上升到uSm的概率为p。

2、风险中性假设在风险中性条件下，随机微分方程：

dS Sdt SdZ

其中的 可以用r来表示。即

dS rSdt SdZ

风险中性条件下，在时刻m t衍生证券的价格Vm是其在时刻(m+1) t的期望值按照无风险利率r贴现所得到的，即Vm E[e r tVm 1]。

3、期权的计算

期权的计算是从二叉树图的末端（时刻T）开始向后倒退进行的。T时刻期权的价值VnN已知。对于一个看涨期权来说，有

NVnN max(Sn K,0)

对于一个看跌期权来说，有

NVnN max(K Sn,0)

其中，n=0,1,2,…,N, K为执行价格。

T t时刻的每个结点上的期权值都可以用T时刻期权在风险中性条件下，

价值的期望值在时间 t内用利率r贴现求出；同理，T 2 t时刻的每个结点的期权值可以用T t时刻的期望值在 t时间内用利率r贴现求出，其它结点依次类推。

而如果对于美式期权，必须检查二叉树图的每个结点，以确定提前执行是否比继续持有 t时间更为有利。最后，向后倒推通过所有结点就求出了当前时刻的期权价值V0。

下面对美式期权定价问题进行研究：

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美式看涨期权被提前执行时，其内涵价值为

mVnm max(Sn K,0) n=0,1,2,…,m

对于看跌期权来说，有

mVnm max(K Sn,0) n=0,1,2,…,m

在m t时刻从节点(m,n)向(m+1) t时刻的结点(m+1,n+1)移动的概率为p；向(m+1) t时刻的结点(m+1,n)移动的概率为1-p。

假设期权不提前执行，有：

1m 1Vnm e r t[pVnm] 1 (1 p)Vn

若期权提前执行，必须与内涵价值相比较。那么，对于看涨期权，有

m 1m 1Vnm max{max(Sn K,0),e r t[pVnm]} 1 (1 p)Vn

对于看跌期权，有

m 1m 1Vnm max{max(K Sn,0),e r t[pVnm]} 1 (1 p)Vn

4、计算美式看涨期权的价格的Matlab实现（基于具体的算例） Matlab程序如下：

%输入具体参数

S0=100; %当前股价

K=105; %执行价格

r=0.05; %利率

T=1; %期权有效期

sigma=0.3; %波动率

q=0.02; %红利率

n=1000; %步数

dt=T/n; %时间步长

%计算二叉树各参数

u=exp(sigma*sqrt(dt)); %计算上升比率

d=1/u; %计算下降比率

p=(exp((r-q)*dt)-d)/(u-d); %计算上升的概率

%构造二叉树矩阵，i表示行数，j表示列数，Sx为股价矩阵，fx为期权的内在

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价值

for j=1:n+1

for i=1:j

Sx(i,j)=S0*(u^(j-i))*(d^(i-1));

fx(i,j)=max(Sx(i,j)-K,0);

end;

end;

%计算美式期权价格矩阵Afx和欧式期权价格矩阵Efx

for i=1:n+1 %到期时(j=n+1)期权价格

Afx(i,n+1)=fx(i,n+1);

Efx(i,n+1)=fx(i,n+1);

end;

for jj=1:n %倒推前面各期(j=n-1,n-2,…,1)期权价格 j=n+1-jj;

for i=1:j

Efx(i,j)=exp(-r*dt)*(p*Efx(i,j+1)+(1-p)*Efx(i+1,j+1));

Afx(i,j)=max(exp(-r*dt)*(p*Afx(i,j+1)+(1-p)*Afx(i+1,j+1)),fx(i,j)); end;

end;

%输出结果

AmeOptionPrice=Afx(1,1)

ErouOptionPrice=Efx(1,1)

AmeOptionPrice = 10.89434691587509

ErouOptionPrice = 10.89432408424911