Utilisation des éléments finis pour le pricing d'options
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- Adam Laperrière
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1 1 Utilisation des éléments finis pour le pricing d'options Semaine «éléments finis», ENSMP 29 novembre 2006 Jean-Didier Garaud (ONERA, DMSE/LCME)
2 2 Plan Actions et produits dérivés Modèle de Black-Scholes Hypothèses & équations Calcul d'itō EDP de Black-Scholes Différentes méthodes de résolution Options «panier»
3 Sous-jacents Exemples de sous-jacents: Actions Obligations, PEL Indices (ex: CAC 40) Devises (ex: $ vs. ) 3
4 Sous-jacents 4 Exemples de sous-jacents: Actions Obligations, PEL Indices (ex: CAC 40) Devises (ex: $ vs. ) S(t) Temps (jours)
5 5 Modèle de Black-Scholes Modèle de Black-Scholes (1973) (prix Nobel en 97, avec Merton) S(t) 103 St valeur du sous-jacent dérive Temps (jours) volatilité Wt processus de Wiener (Brownien)
6 Modèle de Black-Scholes Hypothèses du modèle : et µ connus et constants pas de frais d'achat / vente pas de dividendes arbitrage impossible 6
7 Produits dérivés Call européen droit d'acheter un sous-jacent à date T (maturité) au prix K (strike) Put européen droit de vendre un sous-jacent à date T au prix K 7
8 Produits dérivés Call européen protection contre montée de l'action transfert du risque pari sur une hausse perte limitée, gain illimité... 8
9 9 Objectif : déterminer la valeur d'une option
10 Valeur du produit dérivé Valeur : C(t, T, St, K) 10
11 11 Valeur d'un call Valeur : C(t, T, St, K) À maturité : C(t=T) = (ST K)+ Payoff d'un call (en T) C 60 Call S
12 12 Valeur d'un put Valeur : P(t, T, St, K) À maturité : P(t=T) = (K ST)+ Payoff d'un put (en T) P 60 Put S
13 Produits dérivés Variantes : binaires, et autres payoffs barrières américaines asiatiques paniers... 13
14 Valeur du produit dérivé Valeur : C(t, T, St, K) À maturité : C(t=T) = (ST K)+ Problème : valeur aujourd'hui? 14
15 Valeur du produit dérivé Valeur : C(t, T, St, K) À maturité : C(t=T) = (ST K)+ Problème : valeur aujourd'hui? 15
16 Valeur du produit dérivé Valeur : C(t, T, St, K) À maturité : C(t=T) = (ST K)+ Problème : valeur aujourd'hui? 16
17 17 Encadrements du call C BorneSup Call BorneInf S
18 18 Put européen 1D Put européen P S
19 Obtention de l'edp de Black-Scholes Calcul d'itō 19
20 Obtention de l'edp de Black-Scholes Stochastique Calcul d'itō Déterministe 20
21 De Black-Scholes à l'équation de la chaleur 21
22 De Black-Scholes à l'équation de la chaleur Equation de la chaleur Existence et unicité d'une solution Régularité de la solution 22
23 Différentes méthodes de résolution Solution analytique 23 rapide exacte pas adaptée aux variantes
24 Différentes méthodes de résolution Solution analytique Monte-Carlo 24 facile à mettre en oeuvre adaptable : si non constants si dividendes convergence en lourd sur options américaines
25 Différentes méthodes de résolution Solution analytique Monte-Carlo Différences finies 25 bon taux de convergence adaptable aux variantes maillage régulier problème du domaine infini (en S) conditions au bord
26 Différentes méthodes de résolution Solution analytique Monte-Carlo Différences finies Éléments finis 26 bon taux de convergence adaptable aux variantes erreur a posteriori maillage adapté problème du domaine infini (en S) conditions au bord intégration temporelle CFL
27 Problème du domaine infini Problème du domaine infini (en S) Quelle condition en Smax? 27
28 Conditions au bord pour un put 0 = St Aujourd'hui Payoff S max 28
29 29 Résolution par éléments finis Maillage adapté C 70 Call S
30 30 Résolution par éléments finis Maillage adapté C 70 Call S
31 31 Résolution par éléments finis Maillage adapté C 70 Call S
32 Options panier Plusieurs sous-jacents : S1,... SN Payoff : Valeur : Système d'ed stochastiques : EDP 32
33 33 Options panier Exemple sur un put éléments
34 34 Options panier Exemple sur un put éléments
35 35 Options panier éléments
36 Références 36 Computational Methods for Option Pricing, O. Pironneau et Y. Achdou (2005) Introduction au calcul stochastique appliqué à la finance D. Lamberton et B. Lapeyre (1997) The mathematics of financial derivatives, P. Wilmott, CUP (1995) EDP et méthodes numériques en finance, cours du DEA ANEDP, H. Berestycki et O. Pironneau
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