測度論的表現 市場の状態はフィルタリングされた確率空間 で表せると仮定します。( Ω 、 ( F t ) t ∈ [ 0 、 T ] 、 P ~ ) {\displaystyle (\Omega ,({\mathcal {F}}_{t})_{t\in [0,T]},{\tilde {\mathbb {P} }})} 。 させて{ S ( t ) } t ∈ [ 0 、 T ] {\displaystyle \{S(t)\}_{t\in [0,T]}} この空間上で確率的な価格プロセスとなる。デリバティブ証券の価格を設定する場合、V ( t 、 S ( t ) ) {\displaystyle V(t,S(t))} 裁定取引なしの哲学の下で、
D ( t ) V ( t 、 S ( t ) ) = E ~ [ D ( T ) V ( T 、 S ( T ) ) | F t ] 、 d D ( t ) = − r ( t ) D ( t ) d t {\displaystyle D(t)V(t,S(t))={\tilde {\mathbb {E} }}[D(T)V(T,S(T))|{\mathcal {F}}_{t}],\qquad dD(t)=-r(t)D(t)\ dt} どこP ~ {\displaystyle {\tilde {\mathbb {P} }}} はリスク中立的な尺度 です。
( r ( t ) ) t ∈ [ 0 、 T ] {\displaystyle (r(t))_{t\in [0,T]}} はF t \displaystyle {\mathcal {F}}_{t}} 測定可能な(リスクフリーで、確率的な場合もある)金利プロセス。これは、導関数の時間のほぼ確実な 複製によって実現される。T {\displaystyle T} 原資産証券とリスクフリーマネーマーケット(MMA)のみを使用したペイオフ。これらの原資産の価格は観測可能で既知である。具体的には、ポートフォリオプロセスを構築する。{ X ( t ) } t ∈ [ 0 、 T ] {\displaystyle \{X(t)\}_{t\in [0,T]}} 連続時間の中で、彼はΔ ( t ) {\displaystyle \Delta (t)} 各時点における原株の株式数t {\displaystyle t} 、 そしてX ( t ) − Δ ( t ) S ( t ) {\displaystyle X(t)-\Delta (t)S(t)} 現金でリスクフリーレートを獲得r ( t ) {\displaystyle r(t)} ポートフォリオは確率微分方程式に従う。
d X ( t ) = Δ ( t ) d S ( t ) + r ( t ) ( X ( t ) − Δ ( t ) S ( t ) ) d t {\displaystyle dX(t)=\Delta (t)\ dS(t)+r(t)(X(t)-\Delta (t)S(t))\ dt} 次に、まず計算することによってギルサノフの定理 を適用しようと試みる。d P ~ d P {\displaystyle {\frac {d{\tilde {\mathbb {P} }}}{d\mathbb {P} }}} すなわち、観測された市場確率分布に関するラドン・ニコディム微分である。これにより、割引複製ポートフォリオプロセスがリスク中立条件下でマルチンゲールとなることが保証される。
このようなプロセスΔ ( t ) {\displaystyle \Delta (t)} 明確に定義され構築され、次に選択するV ( 0 、 S ( 0 ) ) = X ( 0 ) {\displaystyle V(0,S(0))=X(0)} 結果としてP ~ [ X ( T ) = V ( T ) ] = 1 {\displaystyle {\tilde {\mathbb {P} }}[X(T)=V(T)]=1} これは、P {\displaystyle \mathbb {P} } ほぼ間違いなく 同じでしょう。なぜなら、この2つの指標は同等だからです。
参考文献 ↑ Longstaff, FA; Schwartz, ES (2001). "Valuing American options by simulation: a simple least squares approach" . Review of Financial Studies . 14 : 113–148 . CiteSeerX 10.1.1.155.3462 . doi : 10.1093/rfs/14.1.113 . 2009年10月16日のオリジナルからアーカイブ。 2011年 10月8日 取得 。