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Black Scholes Equation과 Heat Equation의 관계
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에서 이어집니다.
저번 글에서 다루었던 것을 간략히 리마인드 하면 이렇습니다.
Black Scholes Equation과 Heat Equation의 관계
- St: 파생상품의 기초자산 process
- 기초자산의 process는 GBM 모델 : dSt/St=μdt+σdWPt
- 기초자산의 변동성: σ
- 기초자산의 연속 배당률: d
- 무위험 이자율 : r
이라 할 때, 만기 T에서 수익 구조 V(ST)를 가지는 파생상품의 가치 F(t,St)는
ft(t,St)+(r−d)StfS(t,St)+12σ2S2tfSS(t,St)−rf(t,St)=0
f(T,S)=V(S)
을 만족합니다. 이 방정식은 다음의 Heat Equation으로 바뀔 수 있다는 걸 보였습니다.
uτ(τ,y)=uyy(τ,y) , u(0,y)=eαT−β√qyV(e√qy)
원래 식 f와 u의 관계는
f(t,S)=e−α(T−τ)+β√qyu(τ,y)
이고 변수들 간의 관계식은
- x=lnS
- β=−p2q
- α=pβ+qβ2−r
- y=1√qx
- τ=T−t
그런데 Heat Equation 에는 다음과 같은 exact solution이 있습니다.
Heat Equation의 Exact solution
2 변수 함수 u(t,x)가
ut=uxx
를 만족하면
u(t,x)=1√4πt∫∞−∞u(0,ξ)e−(x−ξ)24tdξ
을 만족합니다. 식(1)의 가운데 즈음에 있는
u(0,ξ)
가 바로 initial condition 인 것이죠. 즉, initial condition에 gaussian function 같은 가중치를 두어 적분하면 임의의 u(x,t)를 얻을 수 있다는 것입니다.
바로 이것 때문이었습니다. 복잡해 보이는 식 (BS)를 여러 번의 변수 치환을 사용하여 식 (HE) 형태로 바꿨는데, 이 식은 워나 유명하다 보니, 이렇게 exact solution까지 알려져 있는 것이죠.
그럼 식도 알았으니 예제를 하나 들어볼까요?
예제
만기 payoff가 기초자산 자기 자신은, 즉 만기를 T라 했을 때,
f(T,S)=S
인 파생상품을 생각해 봅시다. 이건 사실 파생상품이라고 부르기도 뭐하지만, 어쨌든 만기 payoff가 주가 자신인 경우에는 편미분 방정식의 해가 어떻게 되는지 살펴보죠(이런 상품을 delta 1 상품이라 합니다. 이렇게 부르는 이유는 다음에 설명하겠습니다.)
직관적인 풀이
직관적으로 생각해보면, 만기 때 기초자산의 가치인 것은 만기전에도 기초자산을 따라가면 됩니다. 만일 연속 배당률 d=0이라 하고,
f(t,S)=S
라 유추하면
ft=0 , fS=1 , fSS=0 이므로 식(BS)를 만족하죠.
연속 배당 d가 살아 있는 경우에도, 답은 기초자산의 가격 St와 밀접한 관련이 있겠습니다. 그런데 시점 t의 주가 St에는 만기까지 배당효과가 등장합니다. 만기 T때 관찰된 가격은 배당을 포함하여
Stexp(d(T−t))
가 되겠죠. 이 값이 만기 때 S이므로 St=e−d(T−t)S로 유추될 수 있겠죠. 즉
f(t,S)=e−d(T−t)S
로 놓아봅시다. 그러면
ft=df(t,S) , fS=f(t,S)/S , fSS=0
이므로 식(BS) 를 만족한다는 걸 보일 수 있죠. 만기조건을 체크해보면
f(T,S)=S
이므로 정확히 우리가 원하는 결론입니다.
Heat Equation의 exact solution을 이용한 풀이
식 (HE)의 V 함수가 V(S)=S인 상황이죠. 따라서
u(0,y)=eαT−β√qye√qy=eαT−√qy(β−1)
입니다. 이것을 식(1)에 대입하면
u(τ,y)=1√4πτ∫∞−∞eαT−√qξ(β−1)e−(y−ξ)24τdξ
식(2)의 exponential의 지수만 볼까요?
αT−√qξ(β−1)−(y−ξ)24τ
입니다. 이것을 좀 정리해 보겠습니다.
−(y−ξ)24τ−√qξ(β−1)+αT=−14τ((ξ−y)2+4τ√q(β−1)ξ)+αT=−14τ(ξ2+(4τ√q(β−1)−2y)ξ)+αT−y24τ=−14τ(ξ+A)2+B (A:=2τ√q(β−1)−y , B=A24τ+αT−y24τ)
따라서 식(2)는
u(τ,y)=eB⋅1√4πτ∫∞−∞e−(ξ+A)24τdξ
입니다.
이제
x=ξ+A√2τ
라 하면 dx=1√2τdξ 이고
x=ξ+A√2τ
라 하면 dx=1√2τdξ 이고
u(τ,y)=eB⋅1√4πτ∫∞−∞e−z2/2√2τdz=eB1√2π∫∞−∞e−z2/2dz=eB
가 되죠.
궁극적으로 이 결과와 식 (origin)을 합치면
f(t,S)=e−α(T−τ)+β√qy+B
가 나오죠. 참 뒤죽박죽 정리가 안 되어있네요.
이제 B를 정리하겠습니다.
B=A24τ+αT−y24τ=14τ(A2+4ταT−y2)=14τ(4τ2q(β−1)2−4τy√q(β−1)+4ταT)=τq(β−1)2−y√q(β−1)+αT
이고 식(3)의 지수 부분은
−α(T−τ)+β√qy+B=−α(T−τ)+β√qy+τq(β−1)2−y√q(β−1)+αT=ατ+τq(β−1)2+y√q=τ(pβ+qβ2−r+qβ2−2qβ+q)+y√q=τ(p+q−r)+y√q (∵
이므로 수식(3)은 다음과 같이 바뀝니다.
\begin{align} f(t,S) &= e^{-\alpha (T-\tau) +\beta \sqrt{q}y +B}\\ & = e^{-d\tau + y\sqrt{q}}\\ & = e^{-d\tau + x}\\ & = e^{-d\tau + \ln S}\\ & = Se^{-d(T-t)} \end{align}
어떻습니까? 직관적으로 풀었던 결과와 똑같죠? 식(*)처럼 우리가 유추했던 식 말입니다.
이렇게 Black Scholes Equation을 Heat equation으로 바꾸고, Heat equation에 잘 알려진 이론을 사용하여 해를 구할 수 있습니다. 하지만 보다시피 너무 계산이 복잡하죠. 이걸 어느 세월에 할까요?
다음 글에서는 식(BS)과 어떤 stochastic process를 연결시켜 아주 멋있는 결과를 유도해 볼 생각입니다.
그 식이 탄생한다면.. 이런 자질 구레한 계산을 아주 쉽게 할 수 있습니다.
다음 글에서 이어집니다.
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