Ценообразование опционов и расчет греческих в рамках CEV модели

Работа посвящена расчёту “греческих” для опционов европейского типа. “Греческие” рассчитаны на основе модели Блэка-Шоулса и модели с постоянной эластичностью дисперсии (CEV модели). Полученные результаты могут применяться трейдерами для оценки поведения опционной позиции.

Введение ……………………………………………………………………………………………………… 10
1. Теоретическая часть …………………………………………………………………………………. 12
1.1. Опционы. Ключевые понятия ………………………………………………………… 12
1.2. Модель Блэка-Шоулса ……………………………………………………………………. 14
1.3. Модель постоянной эластичности дисперсии (CEV модель) …………… 15
1.4. Коэффициенты чувствительности опционов ………………………………….. 18
1.4.1. Дельта ………………………………………………………………………………….. 19
1.4.2. Гамма …………………………………………………………………………………… 19
1.4.3. Тета ……………………………………………………………………………………… 20
1.4.4. Вега ……………………………………………………………………………………… 21
1.4.5. Ро ………………………………………………………………………………………… 22
1.4.6. Методика расчёта греческих…………………………………………………. 22
2. Практическая часть …………………………………………………………………………………. 25
2.1. Выбор среды моделирования …………………………………………………………. 25
2.2. Ценообразование опционов ……………………………………………………………. 25
2.3. Расчет греческих ……………………………………………………………………………. 28
3. Социальная ответственность ……………………………………………………………………. 35
3.1. Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности …. 35
3.1.1. Специальные (характерные для проектируемой рабочей зоны)
правовые нормы трудового законодательства ………………………………… 35
3.1.2. Организационные мероприятия при компоновке рабочей зоны 36
3.2. Профессиональная социальная ответственность……………………………… 38
3.2.1. Анализ вредных и опасных факторов, которые может создать
объект исследования ……………………………………………………………………… 38
3.2.2. Обоснование мероприятий по защите персонала предприятия от
действия опасных и вредных факторов ………………………………………….. 47
3.3. Экологическая безопасность…………………………………………………………… 51
3.3.1. Анализ влияния объекта исследования на окружающую среду 51
3.3.2. Обоснование мероприятий по защите окружающей среды ……. 51
3.4. Безопасность в чрезвычайных ситуациях ……………………………………….. 51
3.4.1. Анализ вероятных ЧС, которые может инициировать объект
исследований ………………………………………………………………………………… 51
3.4.2. Обоснование мероприятий по предотвращению ЧС и разработка
порядка действия в случае возникновения ЧС ……………………………….. 53
3.5. Выводы и рекомендации ………………………………………………………………… 54
4. Оценка коммерческого потенциала и перспективности проведения научных
исследований с позиции ресурсоэффективности и ресурсосбережения ……… 56
4.1. Потенциальные потребители результатов исследования …………………. 56
4.2. Анализ конкурентных технических решений ………………………………….. 56
4.3. SWOT-анализ …………………………………………………………………………………. 59
4.4. Инициация проекта ………………………………………………………………………… 61
4.5. Определение трудоемкости работ …………………………………………………… 63
4.6. Бюджет научно-технического исследования …………………………………… 66
4.6.1. Расчёт материальных затрат НТИ …………………………………………. 66
4.6.2. Основная заработная плата …………………………………………………… 67
4.6.3. Дополнительная заработная плата ………………………………………… 69
4.6.4. Отчисления во внебюджетные фонды …………………………………… 69
4.6.5. Накладные расходы ……………………………………………………………… 70
4.6.6. Формирование бюджета затрат НТИ …………………………………….. 70
4.7. Реестр рисков проекта ……………………………………………………………………. 71
4.8. Оценка сравнительной эффективности исследования …………………….. 72
4.9. Выводы ………………………………………………………………………………………….. 75
Заключение …………………………………………………………………………………………………. 76
Список использованных источников ……………………………………………………………. 77
Список публикаций студента ……………………………………………………………………….. 80
Приложение А …………………………………………………………………………………………….. 81
Приложение Б ……………………………………………………………………………………………… 94
Приложение В……………………………………………………………………………………………… 97

В результате магистерской диссертации решена актуальная научно-
практическая задача ценообразования опционов, расчёта и анализа поведения
греческих.
Достигнуты следующие основные научные и практические результаты.
1. В рамках CEV модели вычислен параметр β=1.52 для данных курса
RUB/USD за период с 1 января по 31 декабря 2018 года.
2. Найденный параметр β=1.52 использован для расчёта справедливой
цены опционов покупателя и продавца. Цены для опциона покупателя
будут понижаться ближе к наступлению срока исполнения, а для
опциона продавца наоборот повышаются. Совпадение моделей не
точное, т.к. параметр β≠2.
3. В рамках CEV модели и модели Блэка-Шоулса произведен расчёт
«греческих». Алгоритм расчёта реализован в среде Mathcad 15.
4. В ходе проведения сравнительного анализа полученных результатов
выявлено, моделирование поведения греческих по модели Блэка-
Шоулса позволяет оценить только тренд, однако по CEV модели
рассчитывается динамика поведения греческих в течение всего
периода, что может оказать существенное влияние при работе со
сложными опционными позициями. В ходе проведения данного
исследования теоретические предположения о поведении греческих
полностью подтвердились практическими результатами.