Стохастическая финансовая математика

Стохасти́ческая фина́нсовая матема́тика — раздел прикладной математики, посвящённый исследованию финансовых рынков с использованием аппарата стохастического исчисления. Основная прикладная задача стохастической финансовой математики — определение справедливой стоимости финансовых инструментов.

История и развитие править

Финансовые расчёты и применение финансовых деривативов имеет долгую историю. Первый широко освещённый случай применения деривативов — это спор Фалеса Милетского со скептиками, утверждавшими, что философия бесполезна в бытовых делах. С финансовой точки зрения, философ приобрёл колл-опцион на фьючерс на урожай маслин, то есть воспользовался производным финансовым инструментом второго порядка[источник не указан 4056 дней].

В то же время, определение справедливой стоимости такой сделки было невозможным вплоть до XX века. Ряд наработок был сделан и раньшe[1], но первая полноценная формула для стоимости опционов была получена ещё в 1900 году математиком Луи Башелье[2]. Она была построена на модели нормального блуждания цен базисного актива.

Исторической вехой стало появление формулы Блэка — Шоулза для оценки стоимости опционов на бездивидендные акции в 1973 году. Основным её преимуществом перед моделью Башелье стало применение логнормальной модели изменения стоимости базисного актива[3].

Далее, в 1974 году, Роберт Мёртон предложил подход к моделированию стоимости корпорации, основанный на идее о том, что акция является опционом колл на активы компании со сроком действия, равным дюрации задолженности компании. Тем самым были заложены основы структурного подхода к оценке кредитного риска.

В 1977 году Олдрич Васичек предложил свою знаменитую модель, описывающую поведение процентной ставки как стохастического процесса. В течение следующих 15 лет данный подход был основным, дальнейшие разработки лишь уточняли вид этого процесса или увеличивали количество параметров в модели.

В 1979 году Коксом, Россом и Рубинштейном была формализована биномиальная модель оценки стоимости опционов. Данная модель имеет ряд неоспоримых преимуществ:

  • Исключительная простота как в части описания, так и в части вычислений;
  • Возможность оценки достаточно сложных финансовых инструментов для которых формула Блэка — Шоулза не применима (как обычных, так и экзотических опционов, и, том числе американских опционов);
  • Релевантность более сложным моделям, поскольку при уменьшении шага по времени биномиальная модель сходится к моделям с непрерывным временем.

В 1986 году Хо и Ли предложили калибрацию и подгонку моделей процентных ставок к рыночным кривым доходности, что позволило расширить область практического применения моделирования процентных ставок.

Основные концепции править

Дискретное и непрерывное время править

Риск-нейтральная и реальная мера править

Основные направления править

Валюта, акции и товары править

Процентные ставки править

Инструменты управления кредитным риском править

Структурный подход править

Частотный подход править

Сложные деривативы править

Моделирование волатильности править

Моделирование корреляций править

Связанные направления (в финансах, математике и физике) править

Критика и дальнейшее развитие править

Примечания править

  1. Источник. Дата обращения: 13 ноября 2012. Архивировано 10 октября 2015 года.
  2. http://www.im.pwr.wroc.pl/~hugo/publ/MMagdzarzSOrzelAWeron_JSTAT.PHYS_2011.pdf
  3. Источник. Дата обращения: 13 ноября 2012. Архивировано 30 декабря 2014 года.

Литература править

  • Justin London. Modeling Derivatives in C++. — Wiley Publishing, 2005. — 840 с. — (Wiley Finance). — ISBN 0-471-65464-7.