WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 |

«Г.А.Медведев МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ФИНАНСОВОЙ ЭКОНОМИКИ Учебное пособие Часть 1 Медведев Г.А. Математические основы финансовой экономики [Электронный ресурс]: Учебное пособие: Часть 1. — Электрон. ...»

-- [ Страница 3 ] --

§ 7. ОБОБЩЕНИЯ Рассмотрим обобщения модели, проанализированной в § 2–5. Строгие исследования не приводятся из-за отсутствия места, которое потребовалось бы для этого. В необходимых случаях даются соответствующие ссылки на литературные источники, в которых имеются строгие доказательства используемых здесь утверждений. До сих пор предполагалось, что одна из исходных ЦБ является безрисковой и имеет нулевую процентную ставку. Это может показаться ограничительным предположением, но на самом деле не так. Предположим, что одна из ЦБ всегда имеет строго положительную цену, и если такое нежесткое предположение выполняется, можно использовать цену этой ЦБ как единицу измерения. Естественно, что в модели рынка ЦБ с такой нормировкой цен ЦБ, используемая как единица измерения, является безрисковой и имеет нулевую процентную ставку. Формальная постановка при таком подходе выглядит следующим образом. Зафиксируем модель рынка ЦБ, в которой нет безрисковых активов с нулевой процентной ставкой, но в которой один из K + 1 активов, скажем актив 0, имеет цену Z0(t, ) > 0 для всех t и. Теперь сконструируем новую модель рынка ценных бумаг с тем же самым вероятностным пространством (, F, Р), торговыми датами Т, информационной структурой {Ft}, но с процессом цен {Zt}, определяемым соотношением Zk (t, ) = Zk (t, )/Z0 (t, ). Очевидно, что Z0(t, ) 1. Нестрого говоря, исходная модель является жизнеспособной, если и только если штрихованная модель существует, и цена ФП х в исходной модели определяется арбитражем, если и только если ФП х = х/Z0(T) определяется арбитражем в штрихованной модели. Более того, если цены х и х определяются через арбитраж в своих соответствующих моделях, их арбитражные стоимо" " сти связаны соотношением (x) = (x) /Z0(0). Это так, нестрого говоря, потому что является простой самофинансирующей торговой стратегией в исходной модели, если и только если она простая самофинансирующая в штрихованной модели. Чтобы увидеть это, заметим, что если определена на торговых датах t0, t1,…, tN, тогда (tn1) Z(tn) = (tn) Z(tn), если и только если (tn1) Z(tn) = (tn) Z(tn). Таким образом, ФП т М, если и только если ФП т = т /Z0(T) М и (т) = (т)/Z0(0). Чтобы сделать это соответствие точным, необходимо принять некоторую строгость. Переход от исходной модели к штрихованной предполагает изменение только в единицах. Таким образом, этот переход должен быть экономически нейтральным. Переход не должен изменять ни пространство финансовых производных, ни топологии, в которой предпочтения агентов предполагаются непрерывными. В таком случае х Х, если и только если х Х, и хn х в Х, если и только если хn х в Х. Если Z0(T) не ограничено сверху и отделено от нуля, значит, мы не можем взять Х = L2(, F, Р) и топология на Х будет топологией, порожденной L2-нормой. Точнее х Х, если Е([х Z0 (T)]2) <, и хn х, если Е([(хn х) Z0 (T)]2) 0. Таким образом, чтобы быть эквивалентной мартингальной мерой в штрихованной модели, Q должна удовлетворять неравенству Е([(dQ/dР) Z0(T)]2) <, а не Е([dQ/dР]2) <. Конечно, когда Z0 (T) лежит в ограниченном подинтервале (0, ), это усложнение можно проигнорировать: Х является L2(, F, Р), топология на Х является топологией, порожденной L2-нормой и, таким образом, dQ/dР L2 будет собственным требованием непрерывности для эквивалентной мартингальной меры. Чтобы показать применение этого, рассмотрим модель фактически совпадающей с моделью Блэка Шоулса (1973). Имеются два актива, облигация с процентной ставкой r такая, что Z0(t) = ехр (rt), и акция, динамика цены которой задается уравнением dZ1(t) = µ Z1(t)dt + Z1(t)dW(t), где µ и – константы. Поля {Ft} также порождаются броуновским движением W. Переходя к штрихованной модели, получим Z0 (t, ) 1 и Z1(t) = ехр ( rt). Таким образом, dZ1(t) = (µ r) Z1(t)dt + Z1(t) dW(t). Применяя результаты, полученные в § 5, мы знаем, что эта модель является жизнеспособной и что цены всех ФП определяются арбитражем. Для того чтобы найти арбитражную стоимость конкретной ФП, например, такой, как х = [Z1(t) а]+, перейдем к штрихованной модели, в которой х = (Z1(T) ехр (rT) а)+/ ехр (rT). Тогда " (x) = Е [е rt(Z1*(T)еrt а)+], где dZ1*(t) = Z1*(t)dW(t). 0 0 0 Полагая d Z1 = r Z1 (t)dt + Z1 (t) dW(t), получаем формулу " " " 0 (x) = (x) /Z0(0) = (x) = Е[е rt( Z1 (T) а)+], которая полностью совпадает с формулой Блэка Шоулса. Можно применить это преобразование к модели Мертона (1973) со стохастической процентной ставкой. В таком случае никаких проблем при переходе к штрихованной модели не появляется, но результаты § 5 не позволяют утверждать, что, скажем, цены европейских опционов-колл можно определять через арбитраж. Наш анализ проводился для рынка, где агенты потребляют только в даты 0 и Т. Обычным образом это можно представить как частный случай равновесного компромиссного анализа между потреблением в этих двух датах, где потребления в другие даты фиксированы. Для исследования ФП, по которым могут производиться платежи в даты до Т, включая ФП, которые могут выплачивать дивиденды, и ФП, которые исполняются в случайные даты, полезно распространить рассмотренный анализ на случай, когда и потребление возможно в любые даты. Для подробного изложения потребуется довольно много места, и это изложение будет содержать многочисленные повторения в рассуждениях, поэтому оно здесь не приводится. Следует заметить, что как только нормировка выбрана таким образом, чтобы имелась безрисковая ЦБ с нулевой процентной ставкой, основные результаты, которые были даны, будут справедливы. Причина этого в следующем: представим ФП функцией х: Т R, где х (, t) является полной суммой, выплаченной по ФП во временном интервале (0, t), когда реализуется. Например, если по ФП непрерывно выплачиваются платежи по норме d(, t) до некоторого случайного момента времени, а затем остальная положенная сумма l(, ), то будем иметь х(, t) = t d (, s)ds + l(, ) 1{ t}.

Рассмотрим какую-нибудь ФП, представленную таким образом, и другую ФП х, для которой х(, t) = 0 для всех t < Т, но при погашении х(, T) = х (, T). То есть х ничего не выплачивает до момента времени Т, в который происходит выплата всей суммы, полагающейся по ФП х в течение времени от 0 до Т. Предполагая модель жизнеспособной, цену х определяемой арбитражем, если и только если х существует, то их арбитражные стоимости будут одинаковы. Это имеет место, поскольку агент, обладая ФП х, может инвестировать платежи, накопленные к моменту Т, в безрисковый актив. Так как безрисковая процентная ставка равна нулю, по ФП выплачивается х(, T) в дату Т, что полностью совпадает с х(, T). С другой стороны, если агент обладает х, он может взять ссуду и использовать безрисковый актив, чтобы получить доход х, и в дату Т ФП х обеспечит фонды, чтобы покрыть этот долг. Таким образом, ценность ФП х и х одинакова. Разработанная выше теория позволяет узнать, будут ли ФП х иметь свои цены, определяемые арбитражем, и если это так, то они будут также иметь свои арбитражные стоимости. Дивиденды, выплачиваемые исходными активами, могут исследоваться таким же образом. Не рассматривая это подробно, мы только отметим, что имеется несколько способов анализа этой проблемы. Дивиденды могут «мгновенно» реинвестироваться или в выпускаемую ЦБ, или в безрисковый актив. С другой стороны, накапливаемые дивиденды могут вычитаться из определяемой стоимости ФП. Опционы являются финансовыми инструментами, владелец которых имеет возможность определять форму и расписание платежей. Мы моделируем такой опцион как набор ФП {х;

А} и владелец имеет право определять при исполнении, какую ФП х он выбирает. Например, американские путы являются такими наборами, в которых А находит моменты остановки относительно {Ft}. (Мы еще вернемся к этому примеру.) Для модели жизнеспособного рынка ЦБ обо значим символом Р множество эквивалентных мартингальных мер. Тогда при любом выборе ФП х стоит не менее чем inf Р* Р Е*(х) и не более чем suр Р* Р Е*(х). Таким образом, опцион стоит по меньшей мере sup inf E * ( x ) и по большей мере sup sup E * ( x ). Ко A P*P A P*P гда эти два числа одни и те же, цена опциона определяется арбитражем, а общая цена является арбитражной стоимостью. Когда Р состоит из одного элемента, два числа одинаковы, и стоимость опциона равна suр А Е*(х), где Е*(.) означает математическое ожидание относительно единственной эквивалентной мартингальной меры. Заметим, что в таких случаях выбор стратегии является независимым от отношения владельца к риску. Приведем пример, иллюстрирующий три обобщения, сделанные выше. Возьмем модель Блэка Шоулса, когда r может отличаться от нуля, и рассмотрим задачу определения стоимости американского пута с ценой исполнения а и датой истечения Т. Если пут исполняется, используя правило остановки, то он производит (а Z1())+ в момент. Если Z1() > а, правило интерпретируется так, как будто пут никогда не исполнится. Сначала перейдем к модели с нулевой процентной ставкой, получая Z, как и выше. В штрихованной модели опцион, исполняемый по правилу, производит (а ехр (r ) Z1())+ в момент. Это эквивалентно ФП, которая дает (а ехр (r ) Z1())+ в момент Т при помощи второго обобщения. Такая ФП имеет арбитражную стоимость Е[(а ехр (r ) Z1*())+ ], где dZ1*(t) = Z1*(t)dW(t) в соответствии с § 5. Таким образом, опцион-пут имеет арбитражную стоимость sup Е[(а ехр(r) Z1*())+ ], где супремум вычисляется по всем возможным моментам остановки, 0 Т. (Он является арбитражной стоимостью как в исходной, так и в штрихованной моделях, когда Z0(0) = 1.) Определение стоимости этого пута сводится к задаче оптимальной остановки, к которой можно применить методы теории потенциала. Совсем просто расширить пределы нашего ограничения на Х на квадратично интегрируемые ФП и применение L2-нормированной топологии. В § 2 мы использовали только то, что Х является веществен ным линейным пространством F-измеримых случайных величин на и что топология на Х является линейной, хаусдорфовой и локально выпуклой. (Также необходимо, чтобы если х Х и х является случайной величиной такой, что Р(х = х) = 1, то х и х идентифицировались как один и тот же элемент пространства Х.) Для любого вещественного пространства F-измеримых случайных величин на с топологией, которая удовлетворяет этим требованиям, теорема 3.1 доказывается точно так же, как и выше. Соответствие между функционалами такими, что | М =, и эквивалентными мартингальными мерами (теорема 3.2) мы устанавливали при помощи теоремы представления Рица. То есть является непрерывным линейным функционалом на X, если и только если (x) = E (x) для некоторого L2(, F, P). Это свидетельствует о том, что данный непрерывный линейный функционал, определяющий Q(B) = (1B), создавал (-аддитивную) меру, абсолютно непрерывную относительно P и удовлетворяющую условию dQ/dP L2. Наоборот, при заданной вероятностной мере Q, абсолютно непрерывной относительно P и удовлетворяющей условию dQ/dP L2, определение (x) = E*(x) для x X создает непрерывный линейный функционал на X. Предположим, мы выбрали p [1, ], и примем, что X = Lр(, F, P) с такой топологией, чтобы функционал являлся непрерывным линейным функционалом на X тогда и только тогда, когда выполняется соотношение (x) = E(x) для некоторого Lq(, F, P), где q1 + p1 = 1. Например, если p <, тогда топология на X может быть стандартной Lр-нормированной топологией. Если p =, топология на X может быть L1-Mackey топологией. Нам нужно предположить, что Zk (t) X для всех k и t, и изменить определение эквивалентной мартингальной меры, чтобы считать, что dQ/dP Lq. (Чтобы вычислять необходимые условные математические ожидания, нам также нужно потребовать, чтобы торговая стратегия была простой и k (t) Zk (t) X для всех k и t.) С этими изменениями, вывод можно делать точно так, как в § 3. В случае диффузии возникают трудности. Полученные ранее результаты требуют, чтобы L2. Однако мы знаем только условия, при которых имеется единственная эквивалентная мартингальная мера Q такая, что dQ/dP L2. Если бы, используя терминологию предыдущего абзаца, мы выбрали p < 2, тогда требование изменилось бы на dQ/dP Lq, где q > 2. Оно более строгое, чем dQ/dP L2, так что по условию теоремы 3.3 самое большее имеется единственная эквивалентная мартингальная мера. Если эта мера удовлетворяет условию dQ/dP Lq, то модель жизнеспособна, и цены всех ФП определяются арбитражем. Если эта мера не удовлетворяет условию dQ/dP Lq, тогда модель нежизнеспособна. Например, рассмотрим модель Блэка Шоулса для случая µ + 2/2 0. Производная Радона Никодима dQ/dP может быть вычислена явно, и она не удовлетворяет условию dQ/dP L. Таким образом, если p = 1, модель Блэка Шоулса не является жизнеспособной моделью экономического равновесия. Если же p > 2, то требованием для q < 2 становится dQ/dP Lq. Оно менее строгое. Хотя теорема 3.3 устанавливает жизнеспособность класса моделей для p > 2, она не показывает, что цена каждой ФП определяется арбитражем. Для этого, требуется усиливать результаты, лежащие в основе разработанной выше теории.

Заключительные замечания Основной вопрос, рассмотренный в этой главе, следующий. Какие ФП «охватываются» заданным набором ЦБ, которыми торгуют на рынке? В главе использовались линейные функционалы для определения стоимости ФП, чья цена определяется через арбитраж. Материал главы может рассматриваться как теоретическое обоснование результатов гл. 2, где приводится следующее важное наблюдение. Если ФП оценена через арбитраж в среде с одной акцией и одной облигацией, то ее стоимость может быть найдена сначала изменением модели так, чтобы акция зарабатывала по безрисковой ставке, а затем вычислением ожидаемой стоимости ФП. В гл. 2 анализируются два примера, и в каждом случае определяется правильная модификация в соответствии со следующей процедурой. Сначала, используя технику Блэка – Шоулса, получаем аналитическое соотношение (дифференциальное или дифференциально-разностное уравнение), которому должна удовлетворять стоимость ФП. Наблюдая, что один параметр модели не появляется в этих соотношениях, приспосабливаем его значение так, чтобы акция зарабатывала по безрисковой ставке. Первым примером является диффузионная модель Блэка Шоулса, где свободный параметр коэффициент дрейфа процесса цены акции. Во втором примере процесс цены акции Y удовлетворяет соотношению Y(t) = Y(0) + aY ( s)dN ( s) bY ( s)ds, 0 0 t t (3.15) где N = {N(t);

0 < t < T} процесс Пуассона с интенсивностью скачка ;

а и b определенные положительные константы. Оказывается, что свободным параметром является и что при * = b/a процесс Y обеспечивает получение дохода по безрисковой ставке (нулевой). В § 6 для модели Блэка Шоулса мы нашли производную Радона Никодима единственной эквивалентной мартингальной меры Q, при которой акция зарабатывает по безрисковой ставке. Подстановка Q вместо P эквивалентна регулированию коэффициента дрейфа, рассмотренного в гл. 2. Для модели скачкообразного процесса (3.15) также существует единственная эквивалентная мартингальная мера Q и замена Q на P выполняет подстройку интенсивности скачков модели, рассмотренной в гл. 2, без какого-либо воздействия на параметры а и b. Кроме того, можно вычислить в явной форме производную Радона – Никодима Q относительно P. В принципе, относительно трудная задача вычисления dQ/dP может быть решена и может быть выполнено доказательство того, что Q – фактически единственная эквивалентная мартингальная мера. Может показаться довольно странным сравнение результатов гл. 2 с результатами этой главы, поскольку в гл. 2 утверждается, что арбитраж является независимым предпочтением, а в изложенной выше теории арбитраж кардинально привязан к специфическому классу агентов, классу A. Однако ясно, как примирить эти две позиции. Когда в гл. 2 строятся предпочтения агента, нейтрального к риску, определяющему арбитражную стоимость ФП, это соответствует построению эквивалентной мартингальной меры. В обоих упомянутых примерах построенные показатели предпочтения сохраняют пустые множества исходной меры и непрерывность в том же смысле, что требуется и здесь. То есть их нейтральный к риску агент является членом введенного здесь класса A, как и должно быть.

ГЛАВА МАРТИНГАЛЫ И СТОХАСТИЧЕСКИЕ ИНТЕГРАЛЫ В ТЕОРИИ НЕПРЕРЫВНОЙ ТОРГОВЛИ § 1. ПОСТАНОВКИ ОСНОВНЫХ ЗАДАЧ В этой главе будет разработана общая стохастическая модель невязкого рынка ЦБ с непрерывной торговлей. Векторный процесс цен задается полумартингалом определенного класса, и для представления прибыли капитала используется общий стохастический интеграл. В рамках этой модели рассмотрим современную теорию определения стоимости зависимых исков, включая знаменитую формулу Блэка Шоулса для определения цены опционов. Будет показано, что рынок ЦБ является полным, если и только если его векторный процесс цен имеет определенное свойство мартингального представления. Многомерное обобщение модели Блэка Шоулса исследовано несколько детальнее, а другие примеры обсуждены кратко. Вначале представим краткий обзор избранных результатов. Основной предмет главы – теория рынков ЦБ с непрерывной торговлей, что является очень важной темой в финансовой экономике. Рассмотрим общую стохастическую модель невязкого рынка без организационных затрат (frictionless) с непрерывной торговлей, в дальнейшем называемого просто непрерывным рынком (continuous market), затем обсудим современную теорию определения стоимости зависимых исков (определения цены опционов) в контексте этой модели. Описанная здесь математическая структура также потенциально полезна для изучения проблем инвестирования/потребления, но с этой темой непосредственно не будем иметь дела. Упоминая современную теорию определения стоимости случайных зависимых исков, прежде всего имеем в виду формулу определения цены опционов Блэка Шоулса (1973). Поэтому начнем главу с краткого изложения теории Блэка Шоулса и смежных вопросов. В целях введения некоторые термины будут использоваться во временном узком смысле, а математические определения устанавливаться неформально или даже вообще опускаться. Для более или менее кон кретной мотивации общей теории делается акцент на единственную экономическую проблему, которую мы называем полнотой рынка.

Формула определения цены опционов Пусть W = {Wt;

0 t T} будет процессом стандартного (с нулевым дрейфом и единичной дисперсией) броуновского движения на некотором вероятностном пространстве (, F, P), а r, µ и числовые константы с > 0. Естественно предполагать, что в рассматриваемом случае µ > r > 0, но это ограничение не является необходимым. Теперь определим 0 St0 S 0 exp (rt), 0 t T, 1 S t1 S 0 exp (Wt + (µ 2/2)t), 0 t T, (4.1) (4.2) 0 1 где начальные ценности S 0 и S 0 положительные константы. Такие обозначения используется во всей главе. Временной параметр процесса дается нижним индексом, а компоненты векторного процесса цены актива S – верхним индексом k = 0, 1,…, K. Различие между верхним индексом и показателем степени будет всегда ясно из контекста. Интерпретируем St0 как цену безрисковой облигации в момент времени t при соответствующей безрисковой процентной ставке (risklеss intеrеst rаtе) r. Интерпретируем S t1 как цену во время t за акцию (shаrе) акционерного капитала (stосk), за которую не выплачивается никаких дивидендов. В более общем смысле мы могли бы называть S0 и S1 соответственно процессами цен для безрисковых активов (risklеss sесurity) и рисковых активов (riskу sесurity). Для наших целей единица актива k может рассматриваться просто как ЦБ, которую можно обменять на Stk денежных единиц в любое время t (k = 0, 1). Рыночная стоимость облигации экспоненциально растет при ставке r, в то время как рыночная стоимость акции флуктуирует случайно. Применяя формулу Ито к равенствам (4.1) и (4.2), заметим, что наши ценовые процессы S0 и S1 удовлетворяют стохастическим дифференциальным уравнениям dSt0 = r St0dt, dS t1 = µ S t1 dt + S t1 dWt.

(4.3) (4.4) Уравнения (4.2) и (4.4) можно переформулировать, говоря, что S1 является геометрическим броуновским движением со ставкой доходности (rаtе оf rеturn) dS t1 / S t1 = µdt + dWt. Эта терминология нестрогая, так как W недифференцируемое, и в тексте главы мы будем просто называть µt + Wt процессом доходности акции (return process). Рассмотрим инвестора, действующего на рынке ЦБ, где торгуют этой акцией и этой облигацией. Предположим, инвестору разрешается торговать непрерывно, на этом рынке нет никаких операционных затрат (таких, как выплаты брокерам) и инвестор может продавать коротко без ограничения (см. ниже). С учетом этих предположений, говорим, что такой рынок является невязким (friсtiоnlеss) рынком с непрерывной торговлей. Теперь рассмотрим бумагу, которая дает право ее предъявителю покупать одну долю акции в дату погашения T, если он желает, за установленную цену c долларов. Такая бумага – это европейский опцион-колл на акцию с ценой исполнения (ехеrсisе рriсе) c 1 и сроком истечения (ехрirаtiоn dаtе) T. Если ST < c (в момент истечения цена акции ниже цены исполнения), тогда предъявитель бумаги не будет исполнять свой опцион, т. е. покупать акцию, и эта бумага 1 ничего не будет стоить в момент истечения. Но если ST c, предъявитель может купить одну долю акции за c денежных единиц, затем в 1 1 свою очередь продать ее за ST долларов, получая прибыль ST c. Таким образом, мы видим, что опцион-колл полностью эквивалентен 1 бумаге, которая дает право предъявителю на получение X = ( ST c)+ денежных единиц в дату T. Теперь уместен вопрос: сколько денежных единиц хотел бы заплатить инвестор за такую бумагу в нулевой момент времени? Или по-другому: какова стоимость опциона? Из общих соображений кажется совершенно разумным, что разные люди могли бы давать различные ответы в зависимости от их отношения к риску, так как приобретение колла, бесспорно, является рисковой инвестицией. Но Блэк и Шоулс нашли, что имеется единственная рациональная стоимость опциона независимо от отношения к риску. Конкретно, если определить f (x, t) = x Ф (g (x, t)) cе rt Ф (h (x, t)), (4.5) где g (x, t) = [ln (x/c) + (r + 2/2) t] / t, h (x, t) = g (x, t) t, и Ф(.) стандартная нормальная функция распределения, то этой 1 единственной рациональной стоимостью является f( S 0, T). Заметим, что в формуле стоимости (4.5) используются текущая цена акции x, дата истечения t, цена исполнения с, дисперсия доходности 2 и безрисковая процентная ставка r, но не содержится средней ставки доходности акции µ. Обоснование, данное Блэком и Шоулсом при выводе формулы стоимости опциона, не полностью удовлетворительно в математическом плане, поэтому в литературе по финансовой экономике появились другие подходы. Фактически обоснование формулы определения стоимости опционов превратилось в направление исследований. Лучшим из них признается подход Мертона, который был представлен в гл. 2.

Теория портфеля и определение стоимости опциона Легко проверить, что функция f(x, t), определяемая по формуле (4.5), удовлетворяет дифференциальному уравнению f ( x, t ) 1 2 2 2 f ( x, t ) f ( x, t ) = x + rf ( x, t ) x t 2 x 2 с начальным условием f (x, 0) = (x c)+. (4.7) (4.6) Фактически Блэк и Шоулс получили свою формулу определения стоимости опциона, решая уравнение (4.6) с условием (4.7). Теперь определим стохастические процессы: Vt = f ( S t1, T t), 1 = t 0 t T, 0 t T, 0 t T.

(4.8) (4.9) (4.10) f ( S t1, T t), x t0 = (Vt 1 S t1 ) / St0, t Векторный процесс t = ( t0, 1 ) интерпретируется как стратегия t торговли, с конкретизацией числа tk единиц актива k, которым вла деют в момент времени t. Предположим, что t является портфелем ЦБ, которым владеют в момент времени t. Из равенства (4.10) видим, что рыночная стоимость портфеля, которым владеют в момент времени t, равна t0St0 + 1 S t1 = Vt, 0 t T. t Таким образом, используя равенства (4.7) и (4.8), получаем на1 чальную стоимость портфеля V0 = f( S 0, T), а стоимость портфеля при 1 1 погашении VТ = f( ST, 0) = ( ST c)+ в точности равна стоимости опциона-колл в момент погашения. Наконец, применяя формулу Ито к представлению (4.8), получаем 1 2 1 1 f( S t, T t) d S t + f( S t1, T t)( dS t1 )2 + dVt = 2 x 2 x + f( S t1, T t) dt. t (4.11) Используя соотношения (4.3), (4.4), (4.6) и (4.8) (4.10), в конечном счете уравнение (4.11) сводим к виду dVt = t0dSt0 + 1 dS t1. t (4.12) Точная интегральная форма (4.12) имеет вид Vt V0 = t 0 0 u dS u 1 + 1 dS u, 0 t T. u t (4.13) Правая сторона равенства представляет полный доход, или прибыль капитала, которую инвестор реализует с помощью своих активов к моменту времени t (см. § 3). Таким образом, форма (4.13) свидетельствует о том, что все изменения стоимости портфеля инвестора обязаны прибыли капитала в противоположность изъятию наличных денег или вливанию новых фондов. На языке гл. 3 это стратегия самофинансирования, что завершает мотивировку формулы определения стоимости (4.5). Зафиксируем стратегию торговли, которая требует начальной ин1 вестиции = f( S 0, T), и после этого построим точно такую же модель потоков платежей, как у опциона-колл. Это означает, что опцион вос производим (аttаinаblе) на рассматриваемом рынке с ценой в нулевой момент времени портфелем только из акции и облигации. В экономической литературе общепринято идти далее, рассуждая, что арбитражная прибыль могла быть сделана, если опционы были проданы на параллельном рынке по какой-либо цене, другой, чем, и что существование арбитражных возможностей противоречит равновесию в полной экономической системе. Для получения содержательной математической теории остановимся на утверждении воспроизводимости. В этой главе мы рассматриваем изолированный рынок, на котором торгуют определенными ЦБ, принимая, что никакие арбитражные возможности не существуют внутри этого рынка (см. § 2). Мы стремимся характеризовать класс финансовых производных, которые достижимы для инвесторов, и цены, по которым они могут быть воспроизводимы, только с помощью названных ЦБ. Например, при рассмотрении оценочной формулы (4.5) мы сосредоточили внимание на рынке, где торгуют только акциями и облигациями, и обнаружили, что инвесторы могут воспроизводить опционы-колл для себя на этом рынке по цене, определяемой по формуле (4.5). В заключение вернемся к предположению о неограниченных коротких продажах. С точки зрения нашей формальной теории это просто означает, что любая составляющая портфеля k может быть отрицательной. Короткая продажа облигации соответствует заимствованию (а не аренде) денег по безрисковой процентной ставке r. Для частной торговой стратегии, определяемой соотношениями (4.9) и (4.10), можно проверить, что V и 1 являются положительными, но 0 может быть отрицательным. Таким образом, чтобы дублировать поток платежей опциона-колл, инвестор всегда будет обладать положительной суммой акционерного капитала, но, возможно, ему надо будет финансировать приобретение части акций инвестора путем безрискового заимствования (коротко продавая облигации). В частности, формула (4.5) определения стоимости опциона-колл фактически не требует предположения, что акцию можно продать коротко без ограничения, но короткая продажа акции может потребоваться, чтобы воспроизводить потоки платежей других типов опционов. Объяснение коротких продаж можно найти в книге У. Шарпа (1978).

Полнота рынка Выше мы обосновали формулу определения стоимости (4.5) без предположений, при которых она была выведена впервые. Получение формулы, или точнее наш подход к ее получению, будет рассмотрен в § 5, где мы также покажем, что результат предыдущего подпараграфа о воспроизводимости может быть существенно обобщен. Дело в следующем. Пусть FТ = F{St;

0 t Т} означает, что FТ состоит из всех событий, чье появление или непоявление может быть определено по характеру изменения цены акции до момента времени T. Определим финансовую производную или зависимую выплату (соntingеnt сlаim) как неотрицательную случайную переменную X, измеримую относительно FТ (в дальнейшем будем писать X FТ). Такое определение является нашим формальным представлением для актива, дающего право предъявителю на оплату в момент времени T, размер которой зависит (произвольным способом) от эволюции цены до T. Конечно, данное определение можно расширить, чтобы рассмотреть выплаты в другие моменты времени, но это усложнит обозначения. Для европейского опциона-колл, рассмотренного выше, X = (SТ c)+. Обобщая упомянутые ранее идеи, можно сказать, что зависимая выплата X достижима при цене на нашем рынке ЦБ, если почти наверное существует самофинансирующая торговая стратегия с соответствующим процессом рыночной стоимости V таким, что V0 = и VT = Х. Чтобы сделать это строгим, конечно, потребуется общее определение стратегии самофинансирования (и связанного с ней процесса стоимости), но мы полагаем, что смысл определения ясен. Замечательное свойство описанной диффузионной модели – это то, что каждая зависимая выплата достижима, и можно даже записать общую (точнее, абстрактную) формулу определения стоимости для цены, связанной с данной выплатой X. Формула определения стоимости имеет вид = exp ( rT) E*(X), (4.14) где E*(.) оператор математического ожидания, связанный с (очень специфической) вероятностной мерой Q на (, F). Мера Q эквивалентна P, т. е. Q(A) = 0, если и только если P(A) = 0 (две меры имеют те же нулевые множества). Формула Блэка Шоулса (4.5) является частным случаем выражения (4.14). Нестрого принимая стандартные термины экономической теории, будем говорить, что модель рынка ЦБ полная, если каждая зависимая выплата воспроизводима. (В § 3 дано строгое определение.) Полнота модели Блэка Шоулса, в несколько ином смысле, и общая формула определения стоимости (4.14) была доказана в гл. 3. Важной и интересной особенностью модели Блэка Шоулса является ее полнота, а не тот факт, что она дает явную формулу определения стоимости (4.5) опциона-колл. Мы принимаем эту точку зрения в гл. 4, исследуя структурные особенности различных моделей, не проводя расчетов в явной форме. (Хотя в конце главы даются расчеты, которые иллюстрируют практичность подхода.) С этой точки зрения следующий вопрос является как естественным, так и фундаментальным –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– Предположим, что рассмотренный векторный процесс цены заменен некоторым другим положительным векторным процессом S = {St;

0 t T} с сохранением без изменений всех других предположений и определе(4.15) ний. Какие процессы S дают полный рынок? –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– Значительная доля нашего внимания уделяется этому вопросу. Рассуждения будем доводить до степени, когда проблема приобретет строгую математическую форму, после чего она сведется к эквивалентной задаче из теории мартингалов. Сделаем два наблюдения. Во-первых, отметим, что для полноты рынка не является ни необходимым, ни достаточным то, что процесс цены S имеет непрерывные выборочные траектории. В частности, воспроизводимость опциона-колл в описанной модели требует намного больше, чем непрерывность процесса цены акции, хотя, конечно, принятые точные предположения о распределении можно ослабить (пример рассмотрен в § 6). Во-вторых, марковское свойство совершенно не соответствует вопросу, сформулированному в предположении (4.15). Фактически может быть сделано более сильное утверждение. Рассмотрим рыночную модель, в которой процесс цены активов S определен на некотором вероятностном пространстве (, F, Р). Теперь рассмотрим вторую модель, идентичную предыдущей во всех отношениях, за исключением того, что P заменена на эквивалентную вероятностную меру Q. Тогда зависимая выплата будет воспроизводимой при цене в первой модели, если и только если она воспроизводима при той же цене во второй модели. Следовательно, первая модель полная, если и только если полная вторая. Эти утверждения не могут быть очевидны, так как точные определения не давались, но бу дем надеяться, что они, по крайней мере, правдоподобны в этом месте. Сформулируем утверждение по-другому, когда для решения вопроса (4.15) уместны только нулевые множества распределения S. При выяснении, является ли каждая зависимая выплата, получаемая из S, достижимой на рынке, нас интересуют только такие множества выборочных траекторий, которые либо имеют, либо не имеют положительной вероятности. Таким образом, сведения из теории вероятности, необходимые для ответа на вопрос (4.15), это результаты, обеспечивающие инвариантность при переходе к эквивалентной мере.

Вероятностная постановка Прежде чем строго сформулирвать вопрос полноты (4.15), нужно иметь общую модель рынка с непрерывной торговлей. Опишем минимальную структуру модели, необходимую для изучения ее полноты, опуская некоторые особенности теории, фактически разрабатываемой позже.

Наша первая задача состоит в том, чтобы решить следующие проблемы построения модели. –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– Какой класс векторных процессов S мог бы очевидно использоваться, чтобы представить флуктуации цены ЦБ? Как следует определить торговую стратегию вообще и каким является надлежащее определение самофинансирующей стратегии? (4.16) –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– Для простоты рассмотрим только процессы цены S с St0 = exp (rt), предполагая, что безрисковая процентная ставка является и детерминированной, и постоянной. Пусть t = exp (rt) и назовем внутренним дисконтированным процессом (intrinsic discount process) для S. Будет показано, что если требуется построить внутренне последовательную теорию, то нужно рассматривать только такой процесс цены S, чтобы –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– дисконтированный векторный процесс цен S являлся мартингалом по некоторой вероятностной мере Q, (4.17) эквивалентной P. –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– Именно эта Q, называемая иногда эталонной мерой (rеfеrеnсе mеаsиrе), входит в общую формулу определения стоимости (4.14). Последствием требования (4.17) является то, что S должен быть так называемым полумартингалом, и у нас, к счастью, есть в наличии хорошо развитая теория, имеющая дело с заменой меры для полумартингалов. Эта теория, которая развилась из теоремы Гирсанова (1960) для процессов Ито, является строгой, что необходимо для проверки или опровержения условия (4.17) в любой заданной модели. Обратившись к проблеме моделирования (4.16), определим торговую стратегию как предсказуемый векторный процесс. Определим прибыль капитала согласно стратегии как стохастический интеграл от относительно векторного процесса цены S, а затем – стратегию самофинансирования точно так же, как в соотношении (4.13). Поскольку процесс цены – полумартингал, то в наличии имеется необходимая общая теория стохастического интегрирования. Наконец, находим, что наша модель полная, если и только если каждый процесс, который является мартингалом при Q, может быть записан как стохастический интеграл относительно процесса S в условии (4.17). На языке теории мартингалов модель полна, если и только если S имеет свойство мартингального представления при нашей эталонной мере Q. Сказанное предназначено, чтобы предположить, что современная теория мартингалов и стохастических интегралов обеспечивает строго математическую структуру, необходимую для теории непрерывной торговли. Поскольку такой подход интенсивно развивается, появится больше общих результатов в математической теории, которые выглядят так, как будто они были созданы для этого применения. Можно надеяться, что все стандартные проблемы, изучаемые в теории мартингалов, и все главные результаты найдут интерпретации и применения в рыночных постановках. Для усвоения результатов, представленных в этой главе, необходимо хорошее знание теории вероятностей и стохастических процессов, но никакого специального знания экономики. Большая часть материала будет доступна для тех, кто знает стохастическое интегрирование по броуновскому движению, а остальное должно стать понятным после небольшого изучения уместного основополагающего материала. (При ознакомлении с материалом полезно интерпретировать общие результаты как случай, когда S становится процессом Ито.) Основным в этой главе будет § 3, который содержит общую теорию непрерывных рынков. В § 2 дано частичное развитие аналогичной теории для конечных рынков. (Конечный рынок – это рынок, где торговля имеет место в дискретные моменты времени, и лежащее в основе вероятностное пространство конечно.) Обращаясь сначала к конечному случаю, мы способны ослабить постановку в нескольких отношениях. Во-первых, необходимые экономические понятия представлены в простой постановке. Имея интерпретированное или оправданное определение в конечном случае, мы обычно представляем его формальный аналог и переходим без дальнейшего комментария к развитию общей теории. Во-вторых, в конечном случае мы способны дать адекватное исследование некоторых основополагающих проблем, которые будут, по существу, оправданием при развитии общей теории. Наконец, техническая сложность, с которой каждый сталкивается в случае непрерывного времени, затеняет основную структуру математической теории. Обращаясь сначала к конечному случаю, мы надеемся установить естественную роль мартингальной техники и, таким образом, мотивировать достаточно сложные выводы § 3. В заключение дадим некоторые общие комментарии относительно терминологии и примечаний. Термин «положительный» используется в будущем в слабом смысле, в противоположность строго положительному, и аналогично употребляется термин «увеличение» в противоположность строгому увеличению. Когда пишем X = Y для случайных переменных X и Y, это понимается как «почти наверное», и аналогично для X Y. Для процессов X Y означает Xt Yt для всех t. В частном случае будем писать X = 0 или X 0, где X может быть или случайной переменной или процессом. Символ используется, чтобы обозначать равенство по определению.

§ 2. КОНЕЧНАЯ ТЕОРИЯ Рассмотрим основные понятия для случая, когда время изменяется дискретно, а выборочное пространство конечно. Такое представление предназначено не для всестороннего систематического изучения конечного случая, а скорее для мотивации и облегчения понимания непрерывной модели торговли, которая представлена в § 3. Большинство полученных здесь результатов аналогичны результатам гл. 2.

Формулировка рыночной модели Вероятностное пространство (, F, P) является определенным и фиксированным. Выборочное пространство имеет конечное число элементов, каждый из которых рассматривается как возможное состояние среды. Для всех мы принимаем P() > 0, и это един ственная роль вероятностной меры. Мы предполагаем сообщество инвесторов, которые договариваются о том, какие состояния среды являются возможными, но которые не обязательно соглашаются с оценками вероятности. Все определения и результаты остаются теми же, если P заменяется любой эквивалентной мерой вероятности. Горизонт времени T определим как предельную дату всей рассматриваемой экономической деятельности. Фильтрация F определяется как семейство F = {F0, F1,…, FТ}, в котором каждая Ft является алгеброй подмножеств из с F0 F1 … FТ. Без какой-либо реальной потери общности примем, что F0 = {, }, а FТ = F – множество всех подмножеств. Ценные бумаги (sесиritу) продаются и покупаются в моменты времени t = 0, 1,…, T, а фильтрация F описывает процесс получения информации инвесторами. Каждая Ft соответствует единственному разбиению Рt множества, и в момент времени t инвесторы знают, какая ячейка этого разбиения содержит истинное состояние среды, но не больше. В качестве основного в нашей модели принимается (K + 1)мерный стохастический процесс S = {St;

t = 0, 1,…, T} с процессамикомпонентами S0, S1,…, SK. Считается, что каждая составляющая Sk строго положительная и адаптированная к F. Последнее означает, что функция Stk() является измеримой относительно Ft (что записывается Stk Ft) для каждых k и t. Интерпретируем Stk как цену актива k в момент времени t так, что адаптированный процесс S означает, что инвесторы в каждый момент времени t знают прошлые и текущие цены (K + 1) ЦБ. Нулевая ЦБ играет несколько специфическую роль, поскольку 0 мы принимаем, что S 0 = 1, и это сделано без потери общности. Такую ЦБ мы называем облигацией (bоnd) даже в тех случаях, когда не делаем никаких предположений, которые реально отличают ее от других ЦБ. В непрерывной теории облигация будет иметь некоторые специальные особенности, которые отличают ее от других ЦБ. Определим процесс равенством t = (1/ St0) и назовем его процессом дисконтирования (disсоиnt рrосеss). В частном случае постоянной положительной безрисковой процентной ставки r процесс St0 = (1 + r)t. Определим торговую стратегию (trаding strаtеgу) как предсказуемый векторный процесс = {t, t =1,..., T} с компонентами 0, 1,…, K. Предсказуемый (рrеdiсtаblе) процесс означает, что t Ft для t =1,..., T. Интерпретируем tk как количество ЦБ типа k (в физиче ских единицах, аналогично акциям), которыми владеет инвестор между моментами времени t 1 и t. Вектор t будет называться портфелем инвестора в момент времени t, а его компоненты могут принимать как отрицательные, так и положительные значения. В частности, мы разрешаем неограниченные короткие продажи (shоrt sаlеs). Требуя, чтобы была предсказуемой, допускаем, что инвестор выбирает портфель t в момент времени t после того, как наблюдаются цены St1. Кроме того, портфелем t инвестор должен владеть до объявления цен St. Поясним некоторые используемые обозначения. Если X и Y два векторных стохастических процесса с дискретным временем одинаковой размерности, тогда запись XtYs обозначает скалярное произведение Xt1Ys1 + Xt2Ys2 +..., а запись XY вещественный процесс, чье значение в момент времени t равно XtYt. Кроме того, термин Xt обозначает вектор Xt Xt1, а термин X – процесс, значение которого в момент времени t равно Xt. Ясно, что tSt1 представляет рыночную стоимость портфеля t сразу после того, как он был зафиксирован в момент времени t 1, в то время как tSt является его рыночной стоимостью сразу после момента времени t, когда наблюдаются цены, но прежде чем какие-либо изменения делаются в портфеле. Следовательно, tSt это изменение рыночной стоимости из-за изменений в ценах активов, которые происходят между моментами времени t 1 и t. Если инвестор использует торговую стратегию, тогда Gt() i = i Si, t t = 1,…, Т, (4.18) представляет совокупный доход или прибыль капитала, которую инвестор реализует при ее использовании до времени t. Примем G0() = 0 и назовем G() процессом прибыли, ассоциированным с. Обратим внимание, что G() является адаптированным стохастическим процессом с вещественными значениями. Важно заметить, что в общем случае торговая стратегия может предусматривать дополнения новых фондов после нулевого момента времени или позволять изъятие фондов для потребления. В противоположность этому мы говорим, что торговая стратегия является самофинансирующей (sеlf-finаnсing), если t St = t+1 St, t = 1,…, T 1. (4.19) Это означает, что никакие фонды не добавляются и/или не забираются из стоимости портфеля в любой из моментов времени t = 1,…, T 1. Используя определение (4.18), легко проверить, что равенство (4.19) эквивалентно соотношению t St = 1S0 + Gt(), t = 1,…, T. Таким образом, торговая стратегия является самофинансирующей, если и только если все изменения стоимости портфеля вызваны чистой прибылью, полученной путем инвестиций портфеля. Добавим еще одно ограничение. Торговая стратегия называется допустимой (admissible), если она самофинансирующая и V() положительный процесс (в дальнейшем считаем V() 0), где S, если t = 1,..., T, Vt() = t t 1S 0, если t = 0. Мы называем V() процессом стоимости (value process) для, так как Vt() представляет рыночную стоимость портфеля непосредственно перед моментом времени t сделки. Требуя, чтобы V() было положительным, мы говорим не только, что инвестор должен начать с положительного богатства, но и что его инвестиции должны быть такими, чтобы он никогда не попадал в состояние долга. Такое ограничение является довольно обычным в финансовой литературе. Так как цены активов положительные, это имеет эффект запрещения некоторых видов коротких продаж. Пусть Ф обозначает множество всех допустимых торговых стратегий. Случайный иск (зависимая выплата, contingent claim) это просто неотрицательная случайная переменная X. Его можно рассматривать как контракт или соглашение, по которому выплачивается X() денежных единиц в момент времени T, если состояние допустимо. Пусть Х обозначает множество всех таких случайных исков. Легко видеть, что Х выпуклый конус. Случайный иск X достижимый (attainable), если существует стратегия Ф такая, что VТ() = X. В этом случае будем говорить, что порождает X и что = V0() является ценой (в нулевой момент времени), связанной со случайным иском. Действительно ли эта цена единственная, или случайный иск может порождаться двумя различными торговыми стратегиями с начальной стоимостью V0, являющимися различными в каждом случае? Ответы на эти вопросы будут даны ниже. Жизнеспособность модели Арбитражная возможность (arbitrage opportunity) это стратегия Ф такая, что несмотря на то, что V0() = 0, в дату погашения E(VТ ()) > 0. Такая стратегия, если она существует, представляет план получения безрисковой прибыли без какой-либо инвестиции. Она не требует ни начальных фондов, ни новых фондов в последующих периодах, но так как VТ () > 0, она дает возможность получить положительную прибыль путем некоторой комбинации покупок и продаж при некоторых обстоятельствах без возмещения угрозы потерь в других обстоятельствах. Рынок ЦБ, содержащий арбитражные возможности, не может быть рынком, в котором существует экономическое равновесие. Цель данного подраздела состоит в том, чтобы получить два условия, которые эквивалентны утверждению, что не имеется никаких арбитражных возможностей. Начнем с определения системы цен (price system) для случайных исков как отображения : [0, ), удовлетворяющего следующим соотношениям: (X) = 0, если и только если X = 0, (аX + bX) = a(X) + b(X) для всех a, b 0 и всех X, X. (4.20) Такая система цен называется совместимой (consistent) с рыночной моделью, если (VТ ()) = V0() для всех Ф. Пусть П обозначает множество всех систем цен, совместимых с моделью. Пусть P будет множеством всех вероятностных мер Q, которые эквивалентны мере P и такие, что дисконтированный процесс цен S является (векторным) мартингалом при Q. Соотношение между P и П устанавливается в следующем утверждении (где EQ оператор математического ожидания при Q P). Утверждение 4.1. Между системами цен П и вероятностной мерой Q P имеется взаимно однозначное соответствие, выражаемое соотношениями: а) (X) = EQ (Т X) 0 б) Q(A) = ( ST 1A), А F.

Доказательство. Пусть Q P. Определим равенством а). Ясно, что является системой цен. Чтобы показать, что она совместима с рыночной моделью, предположим, что стратегия Ф произвольная, и заметим с помощью соотношения (4.19), что ТVТ () = Т Т SТ + Следовательно, T (VТ ()) = ЕQ (ТVТ ()) = EQ i ( i S i i 1 S i 1 ) + EQ (11S1). i =2 Поскольку S мартингал при Q и стратегия предсказуема, то первое слагаемое правой части равняется нулю. Для второго слагаемого вычисляем EQ (11S1) = 1EQ (1S1) = 10 S0 = V0 (), подтверждая, что – совместимая и поэтому является элементом П. Обратно, пусть П, а Q определяется с помощью равенства 0 0 б). Для каждого имеем Q() = ( ST 1) > 0, так как ST 1 0 и удовлетворяет (4.20). Теперь рассмотрим стратегию Ф с 0 = 1 и k = 0 для k = 1,…, K (т. е. владение одной облигацией в течение всего времени). Так как цена совместима с моделью, имеем равенства 0 V0() = (VT ()), или 1 = ( ST 1), или Q () = 1. Таким образом, Q является вероятностной мерой, эквивалентной исходной мере P, и из соотношений (4.20) непосредственно следует, что (X) = EQ (ТX) для всех X Х. Далее пусть k 1 будет произвольным числом, пусть также T будет моментом остановки (stopping time), и рассмотрим стратегию Ф, определяемую равенствами tk = 1{t }, t0 = (Sk/S0) 1{t > }, и i = 0 для всех других i. Это стратегия, которая соответствует тому, что инвестор владеет одной акцией типа k вплоть до момента остановки, затем продает эту акцию и вкладывает все доходы в облигации (можно проверить, что предсказуема). Тогда справедливы равенства 0 0 0 V0() = S0k и VT() = (Sk/ S ) ST = ST Sk, и совместимость дает нам 0 0 S0k = ( ST S0k) = EQ ( ST Sk) = EQ( Sk). T 1 i = (i i+1 )i Si = i (i S i i1S i1 ) + 11S1.

i = T Так как k и произвольны, значит S является векторным мартингалом при Q и, следовательно, Q – элемент P. Теперь вернемся к понятию арбитражных возможностей и сформулируем основной результат этого подраздела. Теорема 4.1. Рыночная модель не содержит арбитражных возможностей, если и только если P (или эквивалентно П) не пусто. В дальнейшем будем говорить, что модель жизнеспособна (viаblе), если справедливы все три эквивалентных условия теоремы 4.1: рыночная модель не содержит никаких арбитражных возможностей;

P не пусто;

П не пусто. Следствие 4.1. Если модель жизнеспособна, то имеется единственная цена, ассоциированная с любым достижимым зависимым иском X, и она удовлетворяет равенству = EQ (TX) для каждой Q P. Это решает задачу единственности, поставленную в конце § 2, и также показывает, что знание любой Q P позволяет вычислять (по крайней мере, в принципе) цены всех достижимых исков. Доказательство. Предположим, что Р не пустое. Согласно утверждению 4.1, это эквивалентно непустому П. Зафиксируем П, и пусть стратегия Ф будет такой, чтобы V0() = 0. Тогда будем иметь (VT()) = V0() = 0, потому что совместима с моделью и, следовательно, VT() = 0 согласно соотношениям (4.20). Таким образом, никакие арбитражные возможности не существуют. Чтобы доказать обратное, необходим следующий вспомогательный результат, поскольку мы потребовали, чтобы допустимые стратегии имели положительные процессы стоимости. Лемма 4.1. Если существует самофинансируемая стратегия (не обязательно допустимая) с V0 () = 0, VT () 0 и E (VT () = 0) > 0, то арбитражные возможности существуют. Доказательство. Если V () 0, то является допустимой и, следовательно, сама является арбитражной возможностью, так что утверждение в этом случае справедливо. Если V() < 0, тогда должны существовать такие t < T, А Ft и а < 0, что tSt = а на А и иSи 0 на А для всех u > t. Определим новую торговую стратегию равенствами и = 0 для u t, и() = 0, если u > t и А, и k u () 0 u () a St0 () для k = 0, = k для k = 1,2,..., K, u () если u > t и А. Ясно, что предсказуема. Для А имеем t +1S t = ( t0+ a S t ) S t + tk+1S tk = t S t a = k = K из свойства (4.19) и определения a, поэтому является самофинансирующей. Для и > t и А имеем kk 0 0 0 u Su = u a St0 Su + u Su = u Su a Su St0 0, k =1 0 так что V() 0 и Ф. Но ST > 0 влечет, что VТ () > 0 на A, поэтому является арбитражной возможностью. Это завершает доказательство леммы. Вернемся к доказательству теоремы 4.1. Введем подпространство + X = {X X: E(X) 1}. Пусть X0 будет множеством всех случайных величин X на множестве таких, что X = VТ () для некоторой самофинансирующей стратегии (не обязательно допустимой) с V0 () = 0. Предположим, что никакие арбитражные возможности не существуют. Тогда непосредственно из леммы 4.1 следует, что X0 и X+ являются непересекающимися (напомним, что X содержит только положительные случайные величины). Далее, X+ является замкнутым и выпуклым подмножеством R, в то время как X0 – линейное подпространство. При этом по теореме об отделимости гиперплоскости существует линейный функционал L на R такой, что L(X) = 0 для всех X X0, и L(X) > 0 для всех X X+. Из последнего свойства (и линейности) имеем L(1) > 0 для всех. Вводя нормировку, примем 0 (X) = L(X)/L( ST ). Отсюда сразу видно, что удовлетворяет соотношениям (4.20), поэтому она будет системой цен. Чтобы убедиться, что она является системой, совместимой с моделью ( П), выберем Ф и определим ( ) K ( ) tk t0 V0 () для k = 0, = k для k = 1,2,..., K. t Тогда – самофинансирующая стратегия (не обязательно допус0 тимая) с V0 () = 0 и VТ () = VТ () V0 () ST. Так как VТ () X0, 0 (X) = 0 для всех X X0, является линейной и ( ST ) = 1 вследствие нормировки, то 0 0 = (VТ ()) = (VТ () V0() ST ) = 0 = (VТ ()) V0 () ( ST ) = (VТ ()) V0 ().

Значит, (VТ ()) = V0 () для всех Ф, откуда П. Поэтому отсутствие арбитражных возможностей влечет непустое П, следовательно, по утверждению 4.1 P также непустое и теорема доказана. В заключение этого доказательства и особенно леммы 4.1 уместно отметить следующее. Предположим, мы определили допустимость самофинансирующих стратегий в соответствии с более слабым ограничением VТ() 0, означающим, что богатство инвестора может быть отрицательным в моменты времени t < T при стратегии, но он должен быть способным выплатить все долги в конце рассматриваемого периода. При определении арбитражных возможностей в терминах допустимых стратегий так же как и прежде теорема 4.1 все еще будет справедливой, и поэтому находим, что V() 0 для всех допустимых стратегий в жизнеспособной модели. Таким образом, более слабое определение допустимости эквивалентно более сильному определению, если в конечном счете ограничиться жизнеспособными моделями (что мы и будем делать). Из трех эквивалентных условий, определяющих жизнеспособность, наименее абстрактным и наиболее значительным в экономическом смысле является отсутствие арбитражных возможностей. Согласно другому подходу, это условие оправдывает использование термина «жизнеспособный». Наконец, третье эквивалентное условие существование мартингальной меры Q P, что обычно легче всего проверить на примерах.

Достижимые иски Для достижимого иска X ассоциированная рыночная цена удовлетворяет равенству = EQ(TX) для всех Q P. Но как проверить заданный иск X на достижимость? Сначала получим некоторые предварительные результаты. Утверждение 4.2. Если Ф, то процесс дисконтированной стоимости V () – мартингал при каждой мере Q P. Доказательство. Так как самофинансирующая, легко проверить, что (V())t = 4.1). Тогда утверждение 4.2 следует из предсказуемости и того факта, что S является (по определению) мартингалом при каждой Q P. Утверждение 4.3. Если X X достижим, то t Vt () = EQ(ТХ |Ft), t = 0, 1,..., Т, k =1 tk (S k ) t (см. доказательство утверждения K для любой Ф, которая порождает X, и всякой Q P. Доказательство. Достаточно заметить, что VТ () = X для любой, которая порождает X, и затем использовать утверждение 4.2. Непосредственное применение утверждения 4.3 заключается в следующем. Если зависимый иск X достижим, тогда для процесса стоимости V = V() с любой Ф, которая порождает X, должно быть справедливым равенство Vt = (1/t) EQ (ТХ |Ft), t = 0, 1,..., Т, (4.21) где Q P – произвольная. Кроме того, если V вычисляется через X по формуле (4.21) и если Ф порождает X, тогда (V())t = k =1 tk (S k ) t, K t = 0, 1,..., Т, (4.22) что легко проверить. Обратим внимание, что составляющая k = 0 облигации не входит в равенство (4.22). Наконец, можно также доказать обратное утверждение. Зависимый иск X достижим, если и только если существуют предсказуемые процессы 1,…, K такие, что равенство (4.22) выполняется, как мы покажем в более общей постановке § 3. Проверка (или опровержение) равенства (4.22) может быть сделана путем отдельного вычисления для каждой ячейки разбиения Рt1, и каждого t = 1,…, T. Поскольку это описание является полностью определенным в конечной постановке, мы не будем продолжать его, но имеется один важный качественный момент для понимания процедуры. Смысл заключается в том, что V вычисляется по формуле (4.21) и любой Q P, хотя мы еще не знаем, действительно ли X достижим. Тогда вопрос достижимости сводится к описанной задаче представления. Полные рынки Модель рынка ЦБ называется полной (сотрlеtе), если каждый зависимый иск достижим. В § 3 будет показано, что в общей модели полнота эквивалентна определенному свойству мартингального представления. Здесь мы попытаемся найти более точную характеризацию полноты, которая является полностью определенной в конечном случае. Чтобы устранить тривиальные усложнения, сначала примем предположение невырожденности. Напомним, что Рt является разбиением множества на основе Ft. Процесс цен S называется содержащим избыточность (rеdиndаnсу), если P ( St+1 = 0 | A) = 1 для некоторого нетривиального вектора, некоторых t < Т и А Рt. Если такая избыточность существует, то имеется возможное событие А во время t, которое делает обладание некоторой одной ЦБ в течение предстоящего периода полностью эквивалентным владению линейной комбинацией других ЦБ в течение того же периода. Если никаких таких обстоятельств не существует, мы говорим, что ЦБ неизбыточны (иnrеdиndаnt). Для каждой ячейки А из Рt (t = 0, 1,…, T 1) пусть Kt (A) будет числом ячеек Pt+1, которые содержатся в A. Такое число называется индексом разбиения (sрlitting indех) A. Принимая, что ЦБ являются неизбыточными и (как всегда) что модель жизнеспособна, Kt(A) K + 1 (полное количество ЦБ) для всех t и A. (Этот факт может быть неочевидным и трудно доказуемым.) Утверждение 4.4. Предположим, что ценные бумаги неизбыточны. Тогда модель будет полной, если и только если Kt (A) K + 1 для всех А Рt и t = 0, 1,…, T 1. Точное доказательство этого утверждения в более общей форме без предположения неизбыточности здесь опускаем, дадим лишь его схему. Сначала рассмотрим случай единственного периода T = 1. Если имеет n элементов, тогда пространство X зависимых исков является только положительным квадрантом Rn, и при T = 1 каждая ценная k бумага k состоит из константы S 0 и вектора S1k Rn, чьи компоненты определяют S1k () для различных. Для полноты необходимо, 0 чтобы каждый Х X был представим как линейная комбинация S1, k k 0 S 1,…, S 1. В неизбыточном случае (когда S1, S 1,…, S 1 линейно неза1 1 висимы) требование полноты сводится к строгому требованию, чтобы n = K + 1. Это рассуждение может быть затем расширено по индукции, чтобы доказать утверждение 4.4 для любого Т. Таким образом, полнота является вопросом размерности. Утверждение 4.4 говорит о том, что в каждом состоянии А, которое может преобладать во время t, инвесторы должны иметь достаточное количество доступных линейно независимых ЦБ, чтобы охватить множество непредвиденных состояний, которые могут преобладать во время t + 1. Для модели со многими датами торговли t и многими состояниями полнота существенно зависит от самих способов задания неопределенности в течение времени, что отражается индексами разбиения Kt (A). При непрерывной торговле никакая характеризация полноты, даже отдаленно подобной утверждению 4.4, не известна, но вторая характеризация полноты для конечного случая имеет известный общий аналог. В гл. 3 отмечалось, что конечная модель полная, если и только если P является множеством из одного элемента. Аналогичный результат, как известно, имеет место в более общей постановке (см. § 3).

Модель случайного блуждания В качестве конкретного примера рассмотрим конечную модель с K St = (1 + r) t, S01 =... = S0 = 1 и S tk = (1 + a k k ) s s = t для t = 1,…, T и k = 1,…, K, где {t1},…, {tK} независимые последовательности независимых, одинаково распределенных двоичных случайных величин, принимающих значения ±1 с равной вероятностью;

r, а1,…, аK – константы, удовлетворяющие неравенствам 0 < r < аk < 1. Тогда процессы цен акций являются независимыми геометрическими случайными блужданиями, в то время как нулевая ЦБ безрисковой облигацией, выплачивающей процентную ставку r в каждом периоде. При определении мартингальной меры Q P никаких сложных проблем для этой модели не возникает (имеется много таких Q, если K > 1, но только одна, если K = 1). Принимая в качестве F фильтрацию, индуцируемую самим процессом цен S, получаем Kt (A) = 2К для всех А и t. Легко про верить, что эти ЦБ являются неизбыточными, так что по утверждению 4.4 эта модель случайного блуждания полная, если и только если K = 1.

§ 3. НЕПРЕРЫВНАЯ ТОРГОВЛЯ В этом параграфе представлена общая модель невязкого рынка ЦБ, где инвесторам разрешается торговать непрерывно до некоторого установленного планового временного горизонта T. Теория близка к той, которая развита в § 2, поэтому изложение будет кратким с объяснением проблем, не имеющих аналогий в конечной постановке. Снова начнем с вероятностного пространства (, F, P) и фильтрации (увеличивающимся семейством подалгебр) F = {Ft;

0 t T}, удовлетворяющей обычным условиям: F0 содержит все пустые множества P, F непрерывна справа, т. е. Ft = ! Fs для 0 < t < T.

s >t Фактически без существенной потери общности будет принято, что F0 содержит только и пустые множества P и что FТ = F. Наконец заметим, что P не играет никакой роли в нашей теории, кроме определения пустых множеств. В дальнейшем мы будем говорить только о фильтрованном вероятностном пространстве (filtered probability space) (, F, P). Пусть S = {St;

0 t T} будет векторным процессом, чьи компоненты S0, S1,…, SK адаптированы (т. е. Stk Ft для 0 t T), непрерывны справа, имеют пределы слева (в дальнейшем сокращенно НППЛ) и строго положительны. Результаты будут справедливы для неотрицательных цен, но для упрощения доказательств мы примем их строго положительными. Предположим, что составляющая S0 имеет конечную вариацию и непрерывна, интерпретируя это как то, что нулевая ЦБ, называемая облигацией (bоnd), является локально безрисковой (locally riskless). В качестве удобной нормировки примем, что всегда S 0 = 1. Если бы S 0 0 была абсолютно непрерывной, то мы могли бы написать t St = exp s ds, 0 t T, для некоторого процесса, и тогда процесс t интерпретировался бы как безрисковая процентная ставка в момент времени t. Однако абсолютная непрерывность не дает существенного упрощения каких-либо аспектов теории, так что мы этого не предполагаем, а определим t = ln (St0), 0 t T, и назовем процессом доходности (return process) для S 0, или локально безрисковым процессом доходности (locally riskless return process). Также введем t = l / St0 = exp ( t), 0 t Т, называя внутренним процессом дисконтирования (intrinsic discount process) для S.

Мартингалы и стохастические интегралы Рассмотрим некоторые аспекты теории мартингалов. Супермартингал (supermaitingale) – это адаптированный НППЛ процесс X = {Xt;

0 t Т} такой, что процесс Xt является интегрируемым и E(Xt | Ft) Хs для 0 s < t Т. Процесс X называют мартингалом (martingale), если как X, так и X – супермартингалы. Все наши мартингалы равномерно интегрируемы, потому что они остановлены в момент времени T <. Это следует учитывать, сравнивая наши определения с теми, которые имеются в литературе. Позже используем тот факт, что –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– положительный процесс X является мартингалом, если и только если он является супермартингалом и E(XТ) = X0. (4.23) –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– Адаптированный НППЛ процесс М называют локальным мартингалом (local martingale), если существует возрастающая последовательность моментов остановки {Tn} такая, что и P{Tn = T} 1 при n, (4.24) –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– остановленный процесс (stopped process) {М(t Tn);

0 t Т} является мартингалом для каждого n. –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– (4.25) При этом говорят, что последовательность {Tn} сходится к М. Чтобы показать свойство (4.25), запишем параметр времени процесса как функциональный аргумент (а не нижний индекс), если необходимо избежать двусмысленности обозначений. Ясно, что каждый мартингал является локальным мартингалом, и из леммы Фату немедленно следует, что –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– всякий положительный локальный мартингал является также супермартингалом. (4.26) –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– Объединяя утверждения (4.26) и (4.23), мы видим, что –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– положительный локальный мартингал М является также супермартингалом, если и только если Е(МТ) = М0. (4.27) –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– Говорят, что процесс А = {Аt;

0 t Т} находится в классе VF (конечной вариации, finite variation), или просто VF-процесс, если он является адаптированным НППЛ и имеет выборочные траектории конечной вариации. Процесс X называется полумартингалом (semimartingale), если он допускает декомпозицию Х = М + А, где М – локальный мартингал, а А – VF-процесс. Эта каноническая декомпозиция (canonical decomposition) в общем случае не единственная. Мы говорим, что H = {Ht;

0 t Т} – простой предсказуемый процесс (simple predictable process), если существуют моменты времени 0 = t0 < t1 < … < tn = T и ограниченные случайные величины 0 F0, 1 Ft1, …, n1 Ftn 1 такие, что Ht = i, если ti < t ti+1 (i = 0, 1,…, n 1). Таким образом, простые предсказуемые процессы являются ограниченными, адаптированными, непрерывными слева и кусочно постоянными. Предсказуемая -алгебра (predictable -algebra) определяется как порожденная на [0, T] простыми предсказуемыми процессами (в литературе имеет место разнообразие эквивалентных определений). Процесс H = {Ht;

0 t Т} называется предсказуемым (predictable), если он измерим относительно предсказуемой алгебры. Каждый предсказуемый процесс является адаптированным. Процесс H локально ограничен (local bounded), если существуют константы {Cn} и моменты остановки {Tn}, удовлетворяющие соотношению (4.24), такие, что |Ht| Cn для 0 t Tn и n =1, 2, …. (4.28) Иногда при рассмотрении стохастических интегралов Лебега локальную ограниченность определяют путем более слабого требования 0 t T sup H t <, (4.29) но несоответствие определений разрешается (для наших целей) следующим результатом: условия (4.28) и (4.29) эквивалентны для предсказуемых процессов. Также известно, что –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– адаптированный процесс, который является непрерывным слева и имеет пределы справа (НППЛ) является как предсказуемым, так и локально ограниченным. (4.30) –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– Теперь рассмотрим полумартингал X вместе с простым предсказуемым процессом H, удовлетворяющим условию (4.28). Тогда стохастический интеграл Z = HdX определяется потраекторно (path-bypath) в смысле Лебега Стильтьеса, т. е. (напомним, что H непрерывен слева, в то время как X непрерывен справа) Z0 = 0 и Z t = j ( X t j +1 X t j ) + i ( X t X ti ), если ti < t ti+1.

j =0 i Далее, если H является общим локально ограниченным и предсказуемым процессом, то стохастический интеграл Z = HdX может быть определен путем непрерывного расширения того, что мы имеем для простых предсказуемых процессов. Кстати, когда мы пишем Z = HdX, то подразумеваем, что Z0 = 0 и Zt = H s dX s = H s dX s, 0 ( 0,t ] t 0 < t Т.

инвариантностью. Тот факт, что все эти определения зависят только от пустых множеств исходной вероятностной меры, имеет важное значение в нашей постановке. Определение стохастических интегралов в терминах предсказуемых интегрируемых функций является как раз тем, что необходимо для экономического моделирования, и это дает следующий ключевой результат: ––––––––––––––––––––––––––––––––––––– Если H локально ограничен и предсказуем, а М локальный мартингал, тогда HdM является также локальным мартингалом. (4.31) ––––––––––––––––––––––––––––––––––––– Если далее предположить, что М мартингал, тогда может оказаться неверным, что HdM является мартингалом (имеются известные контр-примеры в теории Ито, когда М – броуновское движение). Нельзя также строго утверждать, что свойство (4.31) имеет место только тогда, когда внимание ограничивается предсказуемыми интегралами H. Если Z – стохастический интеграл HdX, как определено выше, Заметим, что предсказуемость и локальная ограниченность сохраняются при подстановке эквивалентной меры, и полумартингальное свойство также инвариантно к таким заменам. Наконец, стохастический интеграл Z = HdX, описанный выше, обладает такой же то Z сам является полумартингалом (следовательно, НППЛ) таким, что Zt = HtХt, 0 t Т, где стандартное обозначение Zt = Zt Zt используем для скачка Z в момент времени t. Мы будем писать Z и Z, чтобы обозначать соответственно процессы {Zt;

0 t Т} и {Zt;

0 t Т}. Кстати, определение общего стохастического интеграла HdX согласуется с интегралом Ито, если Х является броуновским движением (хотя мы ограничиваемся более узким классом интегрируемых функций, чем общепринято в развитии теории Ито) и совпадает с потраекторным интегралом Лебега Стильтьеса, когда Х является VF-процессом. Пусть Х и Y – полумартингалы. Так как Х и Y являются НППЛ и адаптированными, свойство (4.30) показывает, что имеет смысл определить новый процесс [Х;

Y]: [Х;

Y]t = ХtYt X s dYs Ys dX s, 0 t t 0 t Т.

(4.32) Эквивалентным определением этого процесса является следующее. Пусть t in = it/2n для n = 1, 2,... и i = 0, 1,…, 2n. Тогда [Х;

Y]t = X0Y0 + lim ( Х( tin+1 ) Х( t in ))(Y( tin+1 ) Y( t in )), n i где сходимость предполагается по вероятности. Это последнее определение объясняет, почему [X, Y] называется совместной вариацией (joint variation) X и Y, а [X, X] – квадратичной вариацией (quadratic variation) X. Тогда получаем еще одно определение, которое инвариантно при переходе к эквивалентной вероятностной мере. Имеется еще несколько свойств совместной вариации, которые будут использоваться позже. Во-первых, [X, Y] всегда является VFпроцессом, и кроме того [Х, Y] = X s Ys, если или X, или Y является VF-процессом.

s t (4.33) В частности, если процесс X непрерывен и VF, тогда равенство (4.33) дает [X, Y] = 0 для любого полумартингала Y. Наконец, из равенства (4.32) и конечной вариации [X, Y] немедленно следует, что –––––––––––––––––––––––––––––––– произведение двух полумартингалов само является полумартингалом. (4.34) –––––––––––––––––––––––––––––––– Процесс X называется интегрируемым (по мере P), если E (| Хt |) <, 0 t Т. Он называется локально интегрируемым, если существуют моменты остановки {Tn}, удовлетворяющие условию (4.24), такие, что процесс {Х(t Tn);

0 < t Т} интегрируем для каждого n.

Предварительная рыночная модель Используя понятие, которое мы упоминали в начале параграфа, будет удобно определить процесс дисконтированных цен (discounted price process) Z = (Z1, …, ZK) соотношением Ztk = t Stk, 0 t Т и k =1,…, K. Обратим внимание, что Z имеет только K компонент. Пусть P будет множеством вероятностных мер Q на (, F), которые эквивалентны P и такие, что Z является (векторным) мартингалом при Q. Это, конечно, то же, что и требование, чтобы S был мартингалом при Q, так как S0 = 1 является мартингалом при любой мере, эквивалентной P. Элементы P называются мартингальными мерами (martingale measure). В дальнейшем будем считать выполненным следующее предположение. Предположение 4.1. Множество P не пусто. Принятие предположения 4.1 в начале анализа составляет главное различие в исследовании конечного и непрерывного случаев. Весь § 2, основным результатом которого является теорема 4.1, был посвящен доказательству того, что в конечной постановке предположение 4.1 эквивалентно отсутствию арбитражных возможностей. Это экономически приемлемое предположение. Для непрерывного случая можно фактически доказать общую версию теоремы 4.1, но надлежащее определение арбитражных возможностей и последующего математического анализа чрезвычайно сложно. Надлежащее исследование жизнеспособности непрерывных моделей было сделано в гл. 3, поэтому здесь мы полагаемся только на формальную аналогию с конечной теорией, имея в виду, что детали жизнеспособности в общей постановке содержатся в гл. 3. Мы имеем, что S0 является VF-процессом (и, таким образом, полумартингалом), что Zk мартингал при любой Q P и что Sk = Zk / = S0Zk. Тогда из свойства (4.34) следует, что Sk будет полумартингалом при Q, и, следовательно, также при P (напомним, что полумартингальное свойство является инвариантом при замене на эквивалентную меру). Следовательно, S – векторный полумартингал. Чтобы проверить предположение 4.1 и затем вычислить цены достижимых зависимых исков (см. ниже), необходимо определить по крайней мере одну мартингальную меру Q P. Это будет сделано позже для некоторых конкретных примеров, но следует также отметить, что существует хорошо развитая общая теория по изменению меры для полумартингалов. Общая форма теоремы Гирсанова показывает, что для нахождения Q P нужно найти строго положительный мартингал М, который переносит некоторые соотношения (включающие совместную вариацию) на процесс дисконтированных цен Z. Торговую стратегию (trading strategy) определим как (K + 1)мерный процесс = {t ;

0 t Т}, чьи компоненты 0, 1,…, K яв ляются локально ограниченными и предсказуемыми (см. выше). С каждой такой стратегией мы связываем процесс стоимости (value process) V() и процесс прибыли (gains process) G() Vt () = t St = Gt () = u dS u = 0 t k =0 Kt tk Stk, =0 K 0 t Т, 0 t Т.

k u dSuk, k Как и в конечной теории, мы интерпретируем Vt() как рыночную стоимость портфеля, а Gt() – как чистую прибыль капитала, реализованную согласно стратегии в течение времени t. Но почему торговые стратегии должны быть предсказуемыми и почему стохастический интеграл дает правильное определение прибыли капитала? Продолжая нашу практику погружения в основополагающие проблемы, немного скажем об этом важном предмете. Очевидно, что простые предсказуемые стратегии (см. выше) должны быть допустимыми, и что G(.) дает правильное понятие прибыли капитала для таких стратегий. Фактически определение G() для простой предсказуемой, по существу, сводится к определению, которое использовалась ранее в конечной теории. Тогда окончательное обоснование нашей постановки должно опираться на тот факт, что каждая предсказуемая стратегия может быть аппроксимирована (в определенном смысле) последовательностью простых предсказуемых стратегий {n} такой, что G() = dS является пределом (в определенном смысле) последовательности {G(n) = служит описание того, что могут делать инвесторы в момент времени, соответствующий скачку процесса цен. Если S непрерывен, нет необходимости заботиться о предсказуемости вовсе: используя такое же форвардное (или неупреждающее) определение стохастического интеграла, можно было допустить все торговые стратегии, которые в некоторой мере произвольные адаптированные. Мы говорим, что торговая стратегия самофинансирующая, если Vt () = V0 () + Gt (), 0 t Т. Так как стохастический интеграл G() – адаптированный и НППЛ, то и V() адаптирован и НППЛ для любой самофинансирую n dS }. Ограничением на предсказуемые стратегии щей. Далее, пусть Ф будет классом всех самофинансирующих стратегий таких, что V() 0. Он является точной непрерывной копией того, что мы имели как множество допустимых торговых стратегий в конечной теории. К сожалению, Ф не будет множеством допустимых стратегий в непрерывной теории. Вскоре обсудим проблемы с Ф, а необходимые модификации будут сделаны позже. Но сначала необходим один предварительный результат. Для любой торговой стратегии будем писать G*() = dZ = k = k dZ k, K с составляющей облигации 0, не играющей никакой роли. Мы также введем обозначение V*() = V() = + k = k Z k.

K Назовем G*() и V*() соответственно дисконтированным процессом прибыли (discounted gains process) и дисконтированным процессом стоимости (discounted value process) для стратегии. Утверждение 4.5. Пусть будет некоторой торговой стратегией. Стратегия является самофинансирующей тогда и только тогда, когда V*() = V0*() + G*(), и, конечно, V() 0, если и только если V*() 0. Таким образом, все наши существенные определения могут быть эквивалентно переписаны в терминах дисконтированных величин. Впредь будем использовать эти более удобные, но эквивалентные дисконтированные формулировки. Следствие 4.2. Если Ф, тогда V*() является положительным локальным мартингалом и супермартингалом, относительно каждой Q P. Доказательство. Для утверждения 4.5 сначала предположим, что – самофинансирующая, полагая, что V() = V0() + G(). Тогда V() = G() = S и, следовательно, V() = V() V() = S S = S.

Так как непрерывный VF-процесс, из свойства (4.33) вытекает, что [, V()] = 0, и тогда из определения (4.32) совместной вариации и непрерывности имеем dV*() = d(V()) = dV() + V() d = dV() + V() d = = dG() + S d = dS + S d = (dS + S d). Но по аналогии с dZ = d(S) = dS + S d получаем dV*() = dZ, которое точно означает, что V*() = V0*() + dZ = V0*() + G*(), т. е. является требуемым заключением. Доказательство обратного фактически идентично, поэтому мы его опускаем. Следствие 4.2 непосредственно вытекает из свойств (4.26), (4.31) и того факта, что V*() 0. Напомним, что G*() не зависит от составляющей облигации 0. Таким образом, утверждение 4.5 показывает, что самофинансирующая стратегия полностью определяется ее начальной стоимостью V0* () и ее компонентами акции. Конкретнее, любое множество локально ограниченных и предсказуемых процессов 1, 2,…, K может быть единственным образом расширено до самофинансирующей стратегии с фиксированной начальной стоимостью V0*() = v путем определения t = v + k =1 K t k dZ sk s tk Z tk, 0 t Т, k = K единственной стратегии 0, дающей V*() = v + G*(). Очевидно, что Ф тогда и только тогда, когда v + G*() 0. Далее, что случится, если мы объявим все стратегии Ф допустимыми? Если определить арбитражную возможность как стратегию Ф, для которой V0 () = 0, но VT () > 0 с положительной вероятностью, то из следствия 4.2 последует, что ни одна из них не существует. Поскольку стоимость V*(), как мы знаем, является положительным супермартингалом при любой Q P, она должна оставаться нулевой, если она нулевая вначале, хотя не имеется никаких стратегий в Ф, которые превращают ничто в кое-что, но могут быть (и вообще есть) стратегии, которые превращают кое-что в ничто. В § 6 для модели Блэка Шоулса приведем пример стратегии банкротства по собственной вине (стратегии самоубийства, suicide strategy) Ф такой, при которой V0 () = 1, а VT () = 0. Если бы все стратегии Ф были допустимыми, цены достижимых зависимых исков в модели Блэка Шоулса никогда не были бы единственными. Определив, что иск X является достижимым по цене при использовании некоторой, мы всегда можем добавлять к стратегию самоубийства и таким образом достигать X по цене + 1. (Достижимые требования и связанные с ними цены не были формально определены в этом разделе, но представляется, что смысл этих замечаний ясен из всего, что сказано ранее.) Первая проблема с Ф состоит в том, чтобы оно содержало как можно больше стратегий, так как хотим, чтобы каждый достижимый иск имел единственную ассоциированную с ним цену. Поэтому используем эталонную меру Q P и ограничимся стратегиями, для которых V*() является мартингалом, а не только локальным мартингалом при Q. Это, конечно, устранит вышеупомянутую стратегию самоубийства. Хотя Ф несколько шире в смысле, только что обсужденном, оно несколько уже в другом смысле. Грубо говоря, пространство локально ограниченных предсказуемых стратегий имеет своего рода недостаток свойства замыкания, которое нам нужно для получения явного результата по полноте. Если желать, чтобы все зависимые иски (или хотя бы ограниченные иски) были достижимыми, например, в модели Блэка Шоулса, нужно допускать стратегии, которые не являются локально ограниченными. Теперь введем множество Ф допустимых стратегий, которое подходит для наших целей.

Заключительная формулировка Выберем и зафиксируем эквивалентную меру Q P, обозначая через E*(.) соответствующий ей оператор математического ожидания. Впредь до дальнейшего уведомления, когда мы говорим о мартингалах и локальных мартингалах, лежащая в основе вероятностная мера понимается как Q. Определим L(Z) как множество всех предсказуемых процессов H = (H1,…, HK) таких, что возрастающий процесс t k ( H s ) 2 d [Z k, Z k ]s, 0 t Т, (4.35) является локально интегрируемым (см. выше) при мере Q для каждого k = 1,…, K. Можно проверить, что L(Z) содержит все локально огра ниченные и предсказуемые H, и, кроме того, HdZ остается локальным мартингалом для этих интегрируемых функций. Теперь расширим определение торговой стратегии, чтобы включить все предсказуемые стратегии = (1, 2,…, K) такие, чтобы (1, 2,…, K) L(Z). Считаем, что V*() = S, G*() = dZ и, как было принято раньше, торговая стратегия называется допустимой, если V*() 0, V*() = V0*() + G*() и V*() является мартингалом (при Q). (4.36) Пусть Ф* будет классом всех допустимых торговых стратегий. Условие (4.36) выглядит чрезвычайным, но подтверждение (или опровержение) этого не является проблемой, которая когда-либо возникает, если интересоваться только определением стоимости зависимого иска. Очевидно, что условие (4.36) эквивалентно требованию, чтобы G*() = dZ был мартингалом, и по свойству (4.27) оно также эквивалентно простому условию Е*[VТ*()] = V0*(). (4.37) Зависимый иск (contingent claim) формально определяется как положительная случайная величина X (напомним, что F = FТ по соглашению). Такой иск называется достижимым, если существует стратегия Ф* такая, что V*T () = TХ. При этом говорят, что порождает X, и = V0*() называется ценой, ассоциированной с X (price associated with X). Утверждение 4.6. Единственной ценой, ассоциированной с достижимым X, является = Е*[TХ]. Это утверждение прямо следует из условия (4.37). В будущем будем говорить, что иск X интегрируем, если Е*[TХ] <, и аналогично термин ограниченный означает, что TХ ограничено. Из определения непосредственно следует, что только интегрируемые иски могут быть достижимыми. Теперь дадим более или менее конкретный тест на достижимость. Утверждение 4.7. Пусть X будет интегрируемым зависимым иском и пусть V* будет НППЛ модификацией Vt* = Е*[TХ | Ft], 184 0 t Т.

этом V*() = V* для любой Ф*, которая порождает X. Обратим внимание, что кандидат на процесс стоимости V* вычисляется до того, как мы узнаем, что X действительно достижим. Доказательство. Предположим, что X является достижимым, порожденным некоторой Ф*. Пусть Hk = k для k = 1,…, K так чтобы HdZ = G*(). Так как TХ = VT*() и V*() является мартингалом (4.36), то Vt* = Е*[TХ | Ft] = Е*[V*T () | Ft] = V*t (). Но Vt* () = V0*() + Gt*() = V0*() + Тогда X является достижимым, если и только если V* может быть представлена в форме V* = V0* + HdZ для некоторого H L(Z), при 0 HdZ, поскольку Ф*, в ре t Определим 1 = H1,…, K = HK и 0, как было сделано выше, с v = V0*, получая торговую стратегию такую, что V*() = V0*() + G*() = V0* + HdZ = V*. Очевидно, что V* – положительный мартингал по определению, поэтому – допустимая стратегия с VT*() = TХ, а Х является достижимым и порождаемым стратегией. Обратим внимание, что торговая стратегия, построенная во второй половине доказательства, начиная с интегрируемой функции H, появляющейся в представлении, автоматически удовлетворяет условию (4.36) по способу, которым мы сначала определили V*.

зультате мы имеем желаемое представление. Обратно, пусть X будет интегрируемым иском, определим V*, как обозначено выше, и предположим, что V* = V0* + HdZ для Н L(Z).

Полные рынки (представление мартингалов) Мы говорим, что рассмотренная рыночная модель является полной (complete), если каждый интегрируемый иск достижим. Перед продолжением анализа полных рынков установим, что это определение не изменится, если рассматривать также подлежащий оплате иск перед предельной датой T. Предположим, что мы определяем (в широком смысле) зависимый иск как пару (t, X) с 0 t Т и Х Ft, сделав очевидную интерпретацию. Мы говорим, что (t, X) достижим, если будет существовать Ф* такая, что Vt* () = t Х. Определяя интегрируемость (t, X) в соответствии с требованием Е*[t Х] <, говорим, что модель (в широком смысле) полная, если каждый интегрируемый (в широком смысле) иск достижим. Предположим, что рыночная модель полная согласно нашему первоначальному определению, зафик0 сируем (t, X) и рассмотрим пару (Т, X ), где X = t Х ST. Очевидно, Е*[Т X] = Е*[t Х] <, так что X – интегрируемый иск (подлежащий оплате в момент времени T). Пусть также Ф* будет стратегией, которая достигает X (напомним, что мы принимали полноту в узком смысле), и знаем, что V*() является мартингалом при Q с VТ*() = ТX. Таким образом, Vt* = Е*[VT*() | Ft] = Е*[T X| Ft] = Е*[t X | Ft] = t X, поэтому также достигает (t, X), и мы заключаем, что полнота в широком смысле эквивалентна полноте в первоначальном, узком смысле. Все обозначения и соглашения, установленные в § 2, остаются в силе. В частности, термин «мартингал» неявно относится к эквивалентной мере Q. Пусть М будет множеством всех мартингалов, и пусть М(Z) состоит из всех М М, представимых в виде M = M0 + HdZ для некоторого Н L(Z). Если М = М(Z), то будем говорить, что Z обладает свойством мартингального представления (martingale representation property) для (, F, Q). Это определение, конечно, включает фильтрацию F фундаментальным образом. Грубо говоря, Z обеспечивает базис для пространства М или Z охватывает М со стохастическими интегралами, играющими роль линейных комбинаций. Теорема 4.2. Модель полна, если и только если М = М(Z). Следствие 4.3. Если P является множеством из одного элемента (singleton), то модель полная. Теорема 4.2 последует из утверждения 4.7, если использовать тот факт, что любой мартингал может быть выражен как разница двух положительных мартингалов. Следствие 4.3 проистекает из общей теории представления мартингалов. Конкретно оно выводится из того факта, что если Q является единственным элементом Р, тогда Q экстремальная точка (extreme point) множества всех вероятностных мер, при которых Z является мартингалом. Используя общую теорию, следствие 4.3 можно фактически усилить, чтобы говорить, что модель полная, если и только если Q является экстремальной точкой некоторого множества. Строгое установление этого результата требует некоторых дополнительных, довольно абстрактных определений, поэтому далее мы не будем исследовать этот вопрос. Общие теоремы по представлению мартингалов имеют очевидную аналитическую привлекательность, и они обеспечивают потенциальные средства установления полноты любой заданной рыночной модели. Однако в непрерывной модели пока нет ничего сопоставимого с достаточно явной характеризацией полных конечных рынков, которая была дана в § 2. Этот результат подсказывает, что окончательная характеризация полных непрерывных рынков должна учитывать более тонкую структуру фильтрации F. Перейдем к конкретным задачам, предполагая, что F = FS – минимальная фильтрация (удовлетворяющая обычным условиям), относительно которой адаптирован процесс S. Это интерпретируется как тот факт, что инвесторы имеют доступ только к прошлой и настоящей информации о ценах (или, по крайней мере, обязаны базировать свои торговые решения исключительно на этой информации). Далее предположим, что S0 (процесс цены облигации) детерминирован, в результате FS = FZ, поскольку Z = S. В общей постановке полнота – это совместное свойство (, F, Q) и Z, но теперь Z фактически определяет фильтрацию, так что нет вообще никакой надобности использовать основное пространство. Таким образом, можно сказать, что мартингал Z является полным (martingale Z is complete), если всякий другой мартингал М по FZ может быть представлен как М = M0 + HdZ с предсказуемым H. Теперь обсудим мартингалы, о которых известно, что они являются полными, по крайней мере, не строго в смысле предыдущего абзаца. Определенно первый известный результат этого типа касается полноты одномерного броуновского движения (которое влечет, что каждый зависимый иск достижим в модели Блэка Шоулса). Более общие типы диффузионных процессов, как известно, являются полными, как это можно вывести из результатов для самого броуновского движения. Пуассоновский мартингал cNt сt, где с вещественная константа, а N процесс Пуассона интенсивности, как известно, является полным. Этот результат был обобщен на произвольные точечные процессы. Наконец, известно, что винеровский и пуассоновский мартингалы – единственные полные одномерные мартингалы со стационарными независимыми приращениями.

§ 4. ПРОЦЕССЫ ДОХОДНОСТИ И ПОЛУМАРТИНГАЛЬНАЯ ЭКСПОНЕНТА В финансовой экономике общепринято определять не ценовые процессы непосредственно, а соответствующие процессы доходности (см. § 1). Кратко опишем общую математическую природу этого соответствия.

Возведение в степень Пусть X = {Xt;

0 t T} будет полумартингалом, и рассмотрим уравнение Ut = U0 + U s dX s, 0 t T, 0 t (4.38) где U0 F0 также задано. Мы хотели бы найти полумартингал U, удовлетворяющий уравнению (4.38). Оказывается, что это уравнение всегда имеет полумартингальное решение;

оно является единственным и определяется равенством Ut = U0 еt (X), 0 t T, где еt (X) = еxp(Xt X0 [X, X]t /2) (1 + X s ) exp( Хs + (Хs)2/2).

s t (4.39) Процесс е(X) называется показательной функцией (экспонентой) от X в полумартингальном смысле (the exponential of X in the semimartingale sense). Заметим, что е0(X) = 1. Ключевым свойством полумартингальной экспоненты является равенство е(X) е(Y) = е(X + Y + [X, Y]) для любых двух полумартингалов X и Y. Так как [X, Y] = 0, если или X или Y являются непрерывными и VF (см. § 3), –––––––––––––––––––––––––––––––––––––– е(X) е(Y) = е(X + Y), если X произвольный полумартингал, а Y непрерывный и VF. (4.40) –––––––––––––––––––––––––––––––––––––– Пусть R – множество полумартингалов X таких, что 1 + Х 0, и пусть R+ будет множеством таких полумартингалов X, которые удовлетворяют более сильному условию 1 + Х > 0. Тогда из представления (4.39) следует, что е(X) 0, если и только если X R, е(X) > 0, если и только если X R+. Процессы доходности Процесс цен S и соответствующий ему процесс доходности Rk связаны друг с другом с помощью уравнения (4.38) с Sk вместо U и Rk вместо X. После преобразования уравнения (4.38) Rk выражается через Sk по формуле k k Rtk = 1 S u dS u, 0 t T, k = 0, 1,…, K. 0 t (4.41) ( ) (4.42) Для непрерывного VF-процесса облигации, выражение (4.42) упрощается до Rt0 = ln(St0) = t, 0 t T.

Определим R = (R0, R1,…, RK) и назовем Rk процессом доходности (return process) для ЦБ k. Следующее рассуждение показывает, что равенство (4.42) действительно определяет Rk однозначно через S k (напомним, что мы повсюду принимаем Р непустым). Процесс дисконтированной цены Zk (см. § 3) является строго положительным мартингалом при любой мере Q P, так что Zk строго положителен и непрерывен слева, подразумевая, что (1/Sk) – локально ограниченный. Так как стохастический интеграл в равенстве (4.42) вполне определенный, подынтегральное выражение локально ограничено и интеграл является полумартингалом. k Так как равенство (4.42) эквивалентно утверждению dS k = S dRk, из приведенных выше результатов видим, что S k и R k также связаны полумартингальной экспонентой. То есть k S k = S0 е(R k), k = 0, 1,…, K.

Из неравенств (4.41) и строгой положительности S k следует, что процесс Rk R+ для k = 0,…, K. Теперь рассмотрим процесс дисконтированной цены Z k. Мы имеем = exp() = е(), поэтому свойство (4.40) дает k Z k = S k = е() S0 е(R k) = Z0k е(R k ).

(4.43) Определяя процесс дисконтированной доходности (discounted return process) Y = (Y1,…, Y K) соотношением Ytk = Rtk, 0 t T, k = 0, 1,…, K, из представления (4.43) получаем Z k = Z0k е(Y k). Таким образом, Y k играет ту же роль для Z k, что и R k для S k. Подчеркнем, что соотношения (4.44) кардинально зависят от нашего предположения, что – непрерывный и VF, так что [Rk, ] = 0. (4.44) § 5. МНОГОМЕРНАЯ ДИФФУЗИОННАЯ МОДЕЛЬ Теперь проанализируем обобщение модели Блэка – Шоулса из § 1, в которой имеется облигация и K коррелированных акций. Процессом цены облигации является St0 = exp (rt), 0 t T, с вещественной постоянной r, как и прежде, а каждый из индивидуальных процессов цен акций S1,…, SK является геометрическим броуновским движением. Чтобы определить модель строго, будет удобно построить сначала процесс дисконтированной доходности Y (см. § 4), затем процесс дисконтированной цены акции Z (см. § 3) и, наконец, сами процессы S k. По-прежнему будем обозначать компоненты векторов верхними индексами, кроме нескольких отдельных случаев, когда это может привести к путанице. Пусть = (ij) будет невырожденной (KK)-матрицей, и определим матрицу ковариаций (симметрическую и положительно определенную) А = (aij) соотношением А = Т, которое означает, что аij = k = ik jk, K i, j =1,…, K.

Пусть µ = (µ1,…, µK) будет вектором вещественных констант. Далее, пусть W1,…, WK будут независимыми стандартными броунов1 скими движениями с W0 = … = W0K = 0, определенными на некотором вероятностном пространстве (, F, P). Затем определим вектор с компонентами Y tk = K k = Yt = Wt + µt, 0 t Т, (4.45) kjWt j + µk t, 0 t Т, k = 1,…, K.

Таким образом, Y это вектор броуновских движений с матриK 1 цей ковариаций А и вектором дрейфа µ. Теперь пусть Z 0,…, Z 0 будут строго положительными константами и положим K Ztk = Z 0 exp (Ytk аkk t/2), 0 t T, k = 1,…, K.

(4.46) Формула Ито дает нам Zt = k k Z0 + Z s dYs k t k, 0 t T, (4.47) так что Z k = Z0Е(Y k), как и в § 4. Кроме того, d [Zi, Z j]t = ZiZj d[Yi, Y j]t = ZiZ j aij dt. (4.48) Первое равенство в формуле (4.48) следует из представления (4.47) и основного свойства совместной вариации стохастических интегралов, второе является известным свойством броуновского движения. Теперь определим Stk = St0Ztk = exp (rt)Ztk для 0 t T, k = 1,…, K, (4.49) так что Z k = Sk, как в § 3. Из соотношений (4.47)(4.49) видим, что S1,…, SK – коррелированные геометрические броуновские движения, а процесс доходности для S k имеет вид Rtk = Ytk + rt (броуновское дви жение с дисперсией akk и дрейфом µk + r). Для информационной структуры берем F = FW = FY = FZ = FS (см. § 3) так, чтобы инвесторы могли основывать свои торговые решения только на ценах в прошлом и настоящем. Для последующих явных вычислений полезно следующее наблюдение. Пусть h = (h1, …, hK) будет функцией, определяемой hk(x, y, t) = xkexp(yk akk t/2), k = 1,…, K, для x, y RK и моментов времени t 0. Тогда из определения (4.46) видно, что Zt = h(Z0, Yt, t). Кроме того, легко проверить, что ZТ = h(Zt, YT Yt, T t) для 0 t T. (4.50) Эквивалентная мера Поскольку в соответствии с предположением (и, следовательно, A) невырожденная, то существует единственный K-вектор, удовлетворяющий уравнению = µ. Определим векторный процесс = (1,…, K) соотношением t = Wt + t, 0 t T, так, чтобы вектора (4.45) можно было переопределить как Yt = t, 0 t T. Теперь определим мартингал (при P) K k k 1K k2 M t = exp Wt ( ) t, 0 t T, 2 k =1 k =1 и пусть эталонная мера Q дается равенством dQ = MT dP. Поскольку М строго положительный мартингал с M0 = 1, то Q является вероятностной мерой, эквивалентной P. Следующее утверждение, иногда называемое формулой отношения правдоподобия (likelihood ratio formula) для броуновского движения, является частным случаем оригинальной теоремы Гирсанова. 192 (4.52) (4.51) Утверждение 4.8. Процессы 1,…, K – независимые стандартные броуновские движения при Q. Из этого утверждения и равенства (4.52) следует, что Y является броуновским движением с нулевым дрейфом и матрицей ковариации А при Q, а затем из представления (4.46), что Z – (векторный) мартингал при Q, как и требуется. Из теоремы 4.2 и теоремы представления, цитируемой в следующем подразделе, следует, что Q – фактически единственный элемент P, но мы не будем прямо использовать этот факт. Зафиксируем Q как нашу эталонную меру и затем определим через нее допустимые торговые стратегии (см. § 3).

Полнота Теперь заменим P на Q, так что термины «интегрируемый», «мартингал» и «локальный мартингал» будут неявно относиться к Q. Из определения (4.51) процесса ясно, что F = FW = F, т. е. фильтрация в нашей рыночной модели является фильтрацией, порождаемой стандартным броуновским движением. Пусть М (пространство всех мартингалов) и М(Z) будут определяться так же, как в § 3. Мы хотим показать, что М(Z) = М, и, следовательно, что по теореме 4.2 обсуждаемая модель является полной. Сначала предположим, что М М квадратично интегрируемый, т. е. что E*(|MT|2) <. Известно, что М может быть представлен в форме Мt = M0 + s d s, 0 t 0 t T, (4.53) где = (1,…, K) предсказуемый процесс, удовлетворяющий T 2 E* t dt <. 0 (4.54) Кроме того, каждый мартингал М из броуновской фильтрации F является непрерывным и, следовательно, локально квадратично интегрируемым, из чего следует непосредственно, что каждый М М может быть представлен в форме (4.53) с, удовлетворяющим (4.54) локально, а это просто означает, что T 2 Р* t dt < = 1. 0 Из определения (4.51) и невырожденности это эквивалентно следующему. Каждый М М может быть представлен в форме Мt = M0 + s dYs, 0 t 0 t T, (4.55) где = (1,…, K) является предсказуемым и удовлетворяет равенству T 2 Р* t dt < = 1. 0 Теперь определим H = (H1,…, HK) соотношениями Htk = t k/Ztk для 0 t T, k = 1,…, K. (4.56) Используя представление (4.47), формулу (4.55) можно переписать как Мt = M0 + H s dZ s, 0 t 0 t T, Кроме того, возрастающий процесс (4.35), появившийся при определении L(Z), с учетом равенств (4.48) равен t k ( H s ) 2 d [ Z k, Z k ]s t k 2 = (s ) akk ds. торых H L(Z), так что М = М(Z), и, следовательно, по теореме 4.2 модель является полной. Можно обобщить диффузионную модель, обсуждаемую в этом разделе, и все еще иметь полноту. Коэффициенты диффузии аij можно сделать зависящими от прошлых и настоящих цен более или менее произвольным способом, а коэффициенты дрейфа µk могут зависеть даже от большего. (Мы не будем пытаться делать эти утверждения точными, уже не говоря об их обосновании.) Но оказывается, что безрисковая процентная ставка должна быть детерминированной для по Этот процесс непрерывен, поэтому он локально интегрируем (при Q) вследствие равенства (4.56);

значит, H L(Z). Повторим, что всякий М М может быть представлен как сумма М = M0 + HdZ для неко лучения полноты, хотя она может меняться со временем, и что коэффициенты диффузии не могут зависеть от большего, чем от прошлых и настоящих цен. Неизвестно, как определить это последнее свойство точно, но пример процесса приводится в § 6.

Явные вычисления Рассмотрим класс зависимых исков X, для которого можно вычислить достаточно явно ассоциированную цену = E*(ТX) и торговую стратегию, которая порождает X. Конкретно, в этом подразделе принимаем, что X = eхр (rt) (ZT) для некоторой : R+K R+. (4.57) k Поскольку ZT = exp(rT) STk для k = 1,…, K, тогда X является функцией только заключительных цен акций. Как обычно, всегда удобнее проводить рассуждения в терминах процесса дисконтированных цен Z. Легко проверить, что если мы говорим об опционе-колл на акцию типа k = 1 (с ценой исполнения c и датой истечения T), европейский опцион-колл, рассмотренный в § 1, соответствует функции (x) = [x1 c eхр(rt)]+. Пусть X задается формулой (4.57) и предполагается в дальнейшем, что он является интегрируемым, т. е.

= E*(Т X) = E*(Х eхр (rТ)) = E*[(ZT)] <. Тогда из результата полноты (см. предыдущий подраздел) мы знаем, что X является достижимым по цене. Кроме того, мы знаем из § 3, что процесс дисконтированных стоимостей V* = V*() для всякой, порождающей X, определяется соотношением Vt* = E*(ТX | Ft) = E*[(ZT)| Ft], 0 t T. (4.58) Наша цель состоит в том, чтобы вычислить V* и, следовательно, (так как = V0*). Сначала определим функцию нормальной плотности Гt (z) = (2t) K/2 exp ( | z |2/2t) (4.59) для t > 0 и z RK. Заметим, что Р*{(Т t) dz | Ft} = ГТ t (z) dz, 195 (4.60) т. е. (Т t) является независимым от Ft и имеет плотность ГТ t (.) при Q. Это следует из утверждения 4.8 и того факта, что F = F. Далее, соотношения (4.50) и (4.52) дают нам ZT = h(Zt, (Т t), T t), 0 t T. (4.61) Таким образом, на основе соотношений (4.58) (4.61) мы имеем Vt* = E*[(h(Zt, (Т t), T t))| Ft] = = (h( Z t, z, T t ))t ( z )dz, где интеграл вычисляется по RK. Определяя f *(x, t) = (h( x, z, t ))t ( z )dz K для x R + и t 0, формулу (4.62) запишем более компактно:

(4.62) (4.63) Vt* = f *(z, T t), 0 t T.

(4.64) В частности, окончательная формула для стоимости X имеет вид = V0* = f *(Z0, T). (4.65) Очевидно, что равенства (4.63) и (4.65) дают явную формулу вычисления стоимости без дополнительной информации относительно функции выплат. Чтобы определить торговую стратегию, которая порождает X, вычислим дифференциал от V* по формуле (4.64) и формуле Ито, замечая, что f* имеет необходимую регулярность по ее определению (4.63). Обозначив через ( f*/ u) частную производную f* по ее второму аргументу и используя (4.48), имеем dVt* = f * ( Z t, T t ) k dZ t + L * f * ( Z t, T t ) dt, u xk k = K (4.66) где L* – линейный оператор частного дифференцирования 2 1K K ij L* = aij x x. 2 i =1 j =1 x i x j Отталкиваясь от того факта, что Гt(z) удовлетворяет уравнению теплопроводности 1 K 2 t ( z ) = 2 t ( z ), t 2 k =1 z k и выполнив все преобразования, которые определяют f * в (4.63), можно проверить, что ( / u)f * = L*f *. Таким образом, приняв tk = f *(Zt, T t), 0 t T, xk t k = 1,…, K, мы видим, что (4.66) дает Vt* = V0* + k =1 tk dZtk, K 0 t T.

(4.67) Тогда утверждение 4.7 показывает, что стратегия = (1,…, K) порождает X, где составляющая 0 задается соотношением t0 = Vt* k = tk Ztk = f *(Zt, T t) K k = tk Ztk.

K Из общего результата представления (утверждение 4.7) и полноты (см. выше) мы знаем, что процесс Vt* = f*(Zt, T t) может быть представлен в форме (4.67), а из (4.66) мы видим, что дело обстоит так, если и только если f* удовлетворяет дифференциальному уравнению ( /u)f* = L*f*. Таким образом, дифференциальное уравнение возникает здесь как логическое последствие различных общих рассуждений. В отличие от этого Блэк и Шоулс впервые получили свою формулу определения цены опциона путем решения аналогичного дифференциального уравнения. Поскольку все вычисления в этом параграфе сделаны в терминах дисконтирования, они строго не состыковываются с более ранним определением цены опциона, рассмотренным в § 1. Однако такую стыковку всегда можно сделать, переходя от прежнего обсуждения к использованию дисконтирования. В частности, стоимость опциона-колл f(x, t) определяемая формулой (4.5), может быть получена из формулы (4.63) для функции (x) = [x1 c exp (rT)]+, как указывалось ранее. § 6. ИЛЛЮСТРАТИВНЫЕ ПРИМЕРЫ Приведем четыре конкретных примера, иллюстрирующих разнообразие и некоторую запутанность, с которой каждый сталкивается в моделях с непрерывной торговлей. Первый пример представляет торговую стратегию, которая приводит к банкротству. Остающиеся три выбраны так, чтобы пролить свет на важный предмет полноты. Мы не делаем какой-либо попытки связать эти примеры с реалистическими проблемами, и анализ их не является ни систематическим, ни строгим.

Стратегия банкротства Рассмотрим модель Блэка Шоулса (см. § 1), конкретизирован1 ную на случай r = 0 (так, чтобы S0 = 1), T = 1, и S0 = 1. Как прежде, S0 и S1 мы называем соответственно процессом цены облигации и процессом цены акции. В качестве первого шага при построении стратегии банкротства (см. § 3) предположим, что b > 0 и рассмотрим стратегию k = 0, 0 t (b), 1 + b, если tk = b, если k = 1, 0 t (b), 0 иначе, где (b) = inf{t: St1 = 1 + 1/b} = inf{t: Vt () = 0}. Инвестор начинает, имея один доллар богатства. Он продает b акций коротко и покупает (1 + b) облигаций, владея таким портфелем вплоть до момента времени t = 1 или до разорения, в зависимости от того, что наступает сначала. Согласно этой стратегии, вероятность разорения равна p(b) = рrоb( (b) < 1), и ясно, что p(b) увеличивается от нуля до 1, когда b увеличивается от нуля до бесконечности. Продавая коротко очень большое количество акций, инвестор делает свое собственное разорение почти достоверным, но он, вероятно, получит много денег, если «выживет». Однако шанс выживания может быть полностью устранен путем увеличения количества акций, проданных коротко, следующим способом. На интервале времени [0, 1/2] мы следуем стратегии, изложенной в предыдущем абзаце с параметром b = 1. Тогда вероятность разорения в течение интервала [0, 1/2] равна p рrоb ( (1) 1/2). Если (1) > 1/2, мы приспосабливаем количество акций, проданных коротко, к новому уровню b1 в момент времени 1/2, одновременно изменяя количество облигаций, приобретаемых по способу самофинансирования. Конкретно число b1 выбирается так, чтобы сделать условную вероятность разорения в течение интервала (1/2, 3/4] снова равной р. В общем случае, если в некоторый момент времени tn = 1 (1/2)n все еще имеется положительное богатство, тогда мы корректируем (обычно увеличивая) количество акций, продаваемых коротко, так, чтобы условная вероятность разорения в течение (tn, tn+1] снова была равна p. Чтобы выдержать самофинансирование стратегии, количество приобретаемых облигаций, конечно, также нужно корректировать в каждый момент времени tn. Тогда вероятность выживания через время tn равна (1 p)n, т. е. стремится к нулю, когда n (tn 1). Таким образом, получим кусочно постоянную самофинансируемую стратегию с V0 () = 1, V() 0 и V1() = 0.

Модель точечного процесса Рассмотрим модель с K = 1, S 0 = 1 и 1 St1 = S0 exp (bNt µt), (4.68) где N = {Nt;

0 t T} процесс Пуассона с интенсивностью > 0;

b, µ положительные константы. Это модель Кокса и Росса (см. гл. 2), конкретизированная для случая нулевой безрисковой процентной ставки. Согласно равенству (4.68) S1 является процессом доходности (см. § 4) Rt1 = (exp (b) 1) Nt µt. (4.69) В качестве фильтрации F возьмем фильтрацию, порождаемую S1. Пусть * = µ / (exp (b) 1) (4.70) и Mt = (*/) N t exp(( *) t), 0 t T. Учитывая, что М – строго положительный мартингал при M0 = 1, определим эквивалентную вероятностную меру Q с помощью равенства dQ = MTdP. По теореме о замене меры для точечных процессов N будет процессом Пуассона с интенсивностью * при Q. Из соотношений (4.69) и (4.71) следует, что R1 – мартингал при Q, и затем из представления (4.68), что S1 является тем также. Следовательно, Q можно принять в качестве нашей эталонной меры. Процесс доходности R1 имеет свойство мартингального представления в (, P, Q), и легко проверить, что то же самое должно быть справедливо для S1. Таким образом, модель полна (см. § 3), и цена, ассоциированная с любым интегрируемым зависимым иском X, = E*(X), поскольку = 1. Рассмотрим опцион-колл X = [ST1 c]+. Учитывая тот факт, что N имеет интенсивность * при Q, мы получаем формулу определения стоимости = E*([ST1 c] +) = E*([S0l exp (bNT µT) c]+) = = 1 n! ( * T )n [S0 exp (bn µT ) c]+.

n = Это является частным случаем (безрисковая процентная ставка равна нулю) формулы, полученной в гл. 2. Точная торговая стратегия, которая порождает этот зависимый иск X, может быть вычислена так же, как в § 5.

Модель, которая не является полной Пусть (, F, P) будет вероятностным пространством, на котором определено стандартное броуновское движение W = {Wt;

0 t T}, и независимый процесс = {t;

0 t T} такой, что 2, 0 t < (1 2) T, с вероятностью 1, t = 1, (1 2)T t T, с вероятностью 1 2, 3, (1 2)T t T, с вероятностью 1 2. Пусть K = 1, предположим, что S0 1 (безрисковая процентная ставка всегда равна нулю), и определим Rt = s dWs, 0 t T.

t Таким образом, процесс доходности R1 для акций эволюционирует как броуновское движение без дрейфа с параметром диффузии 2 = 4 на интервале [0, T/2), а затем подбрасывается монета. Если выпадает герб, параметр диффузии увеличивается до 2 = 9, но если выпадает решка, то параметр диффузии уменьшается до 2 = 1. Заметим, что [R, R ]t = s ds, 0 t T.

1 t (4.71) Пусть фильтрация F порождается R1 или эквивалентно S1, так что инвесторы имеют доступ только к прошлой и настоящей информации о ценах. Фильтрация F является той же, что и порождаемая W, за исключением того, что по (4.71) и непрерывности F справа Ft пополняется на интервале времени T/2 t T результатами подбрасывания монеты. Очевидно, что R1 является мартингалом, и легко проверить, что это же справедливо и для процесса цены S1 = е(R1) = exp(R1 [R1, R1]/2). Конечно, Z1 = S1, поскольку = 1. Таким образом, мы можем принять P в качестве нашей эталонной меры. Легко доказать, используя тот факт, что W имеет свойство мартингального представления для своей собственной фильтрации, что каждый мартингал на (, F, P) имеет форму dM = 1dS1 + 2d, 0 у T, (4.72) где 1 и 2 предсказуемы. Так как Z1 = S1 является непрерывным, только непрерывные мартингалы М могут быть представлены как стохастические интегралы относительно Z1 и по теореме 4.2 эта модель не полная. Инвесторы не имеют достаточно доступных финансовых инструментов, чтобы нейтрализовать все источники неопределенности. Однако эта модель может быть сделана полной с помощью введения еще одной ЦБ. Пусть S t2 1, 0 t < (1 2) T, = 0, (1 2)T t T, T = 1, 2, (1 2)T t T, = 3. T Это процесс цены для билета, который может быть куплен (или продан) по цене 1 доллар в любой момент времени до T/2. Если выпадает герб (дисперсия увеличивается), билет будет стоить 2 долл., но билет ничего не будет стоить, если выпадает решка. Билеты представляют установленные суммы пари по результатам подбрасывания монеты, и мы принимаем сильное предположение, что цена билетов определенная, остающаяся постоянной вплоть до момента подбрасывания монеты (это предположение не является необходимым, но оно устраняет многие сложности). Ясно, что S 2 = Z 2 – мартингал, так что P остается совпадающей с эталонной мерой. Далее, из представления (4.72) и определения и S имеем, что каждый мартингал М удовлетворяет соотношению dM = 1dS1 + 2dS 2 = 1dZ1 + 2dZ 2 для некоторых предсказуемых подынтегральных выражений 1 и 2, поэтому по теореме 4.2 модель теперь полная. Этот пример предполагает другой естественный вопрос, который мог бы возникнуть и для рынков ЦБ с непрерывной торговлей: если задано только фильтрованное вероятностное пространство (, F, Q), каким является минимальное число ценных бумаг, адаптированных к F, с которыми можно создать полный рынок, и каким является их вид?

Модель смешанного типа Данный подраздел посвящен еще одному примеру с облигацией и одним типом акций (K = 1). Вполне возможно, что эта модель полная. Может быть, такой пример даст идею для рассмотрения некоторых важных вопросов. Процессом цен облигаций является S 0 = 1, поэтому безрисковая процентная ставка равна нулю. Чтобы упростить обозначения, процесс цен акции будет обозначаться через S, а не S1, а соответствующий процесс доходности через R, а не R1. Так как = 1, то нет никакой разницы между S и Z = S или между R и Y = R, поэтому будем использовать символы Y и Z с новыми значениями. Параметры времени различных процессов будем указывать как нижние индексы в некоторых местах и как функциональные аргументы в других, в зависимости от того, что более удобно. Начнем с вероятностного пространства (, F, P), на котором определены стандартный (с нулевым дрейфом и единичной дисперсией) процесс броуновского движения W = {Wt;

t 0}, пуассоновский процесс N = {N(t);

t 0} с интенсивностью > 0 и последовательность независимых одинаково распределенных двоичных случайных величин {1, 2,...} таких, что n = ±1 с равными вероятностями. Предположим, что W, N и {n} также не зависят друг от друга с W0 = N(0) = 0. Пусть l = {lt;

t 0} будет локальным временем (local time) W в начале координат, что означает t 1 lt = lim 1{Ws }ds, t 0. (4.73) 0 2 0 Из этого определения очевидно, что ––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– l увеличивается только в момент времени t, когда Wt = 0, (4.74) ––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– и известно, что l непрерывно, но не абсолютно непрерывно. Действительно, поскольку множество {t: Wt = 0) имеет нулевую меру Лебега (почти наверное), из равенства (4.73) имеем, что l является постоянным, за исключением множества нулевой меры. Далее, пусть 0 = 0, и n = inf{t 0: Wt = n} для n = 1, 2,... М(t) = sup{n 0: n t}, t 0. Rt = Wt + Xt + Yt, (4.76) (4.75) Наконец, пусть будет константой (0 < < 1) и определим где Хt = N(lt) lt и Yt = [1 +... + М (t)]. Заметим, что каждый из моментов времени T1, T2,… скачков процесса X должен быть моментом увеличения для l и, таким образом, W(Tn) = 0 для всех n согласно (4.74). Напротив, Y скачкообразно изменяется на 1, 2,... соответственно в моменты времени 1, 2,..., так что две последовательности моментов времени скачков непересекающиеся, а l непрерывный процесс VF. Таким образом (см. § 3), [W, W]t = t, [Y, Y]t = st [X, X]t = и (Ys )2 = 2M(t) s t ( X s ) = N(lt), [W, X] = [W, Y] = [X, Y] = 0.

Теперь определим S = е(R), принимая для удобства S0 = 1. Из предшествующих формул и из § 4 видим, что имеют место равенства S = е(R) = е(W)е(X)е(Y). Общая формула (4.39) для полумартингальной экспоненты тогда дает нам St = ехр(Wt t/2) ехр ( lt) 2 N (lt ) (1 + n ).

n =1 M (t ) Заметим, что наш процесс цены акции S удовлетворяет равенству dS = SdW, когда лежащее в основе броуновское движение W не принимает целочисленные значения. В каждый из моментов времени n, когда W впервые принимает положительное целочисленное значение n, процесс S или скачкообразно увеличивается в (1 + ) раз, или уменьшается в (1 ) раз по отношению к своему предыдущему значению (с равной вероятностью). Также имеются моменты времени T1, T2,..., в которые скачки S удваивают его предыдущее значение, но это происходит только тогда, когда W находится в состоянии нуль, и только в такие моменты времени множитель exp(lt) уменьшает цену акции (непрерывным способом). Для нашего примера берем фильтрацию, при которой F = FR = FS (см. § 3), т. е. инвесторы имеют доступ только к прошлой и настоящей информации о ценах акции. Очевидно, что W, X, Y и, следовательно, R – мартингалы по F, так что S = е(R) является по крайней мере локальным мартингалом. Кроме того, прямое вычисление показывает, что S – мартингал, так что в качестве нашей эталонной меры мы будем брать непосредственно саму P. С точки зрения теории мартингалов сумму (4.76) можно рассматривать как разложение R на непрерывную часть мартингала W, сумму его предсказуемых скачков Y и компенсацию суммы ее полностью недостижимых (totally inaccessible) скачков X. Момент остановки n называется предсказуемым, если существует возрастающая последовательность моментов остановки {k} такая, что k почти наверное при k. Тогда последовательность {k} называется анонсом (announce). Каждый из моментов времени первого попадания n в формуле (4.75) является предсказуемым, поскольку мы можем построить последовательность {k}, анонсирующую 1, взяв k = inf {t 0: Wt = 1 1/k}, k = 1, 2,…. В другом крайнем случае момент остановки называется полностью недостижимым (totally inaccessible), если рrоb( = ) = 0 для каждого предсказуемого момента остановки. Моменты времени скачков пуассоновского процесса являются каноническими примерами полностью недостижимых моментов времени остановки, и отсюда можно достаточно легко показать, что моменты времени скачков T1, T2,..., упомянутые выше, полностью недостижимы. Эта классификация моментов времени остановки имеет фундаментальную важность в теории мартингалов, а сами определения также кажутся естественными и полезными в целях экономического моделирования. Процесс доходности R (или эквивалентно S) в этом примере был придуман, чтобы показать и предсказуемые и полностью недостижимые скачки, плюс нетривиальная непрерывная часть мартингала, и в этом смысле он является репрезентативным из наиболее общих возможных мартингалов. Однако у нашего примера также есть та особенность, что R (или S) может содержать только конечное число скачков в течение конечного интервала времени, и в этом отношении он является весьма специальным. Общий мартингал может иметь счетное (countably infinite) число скачков в течение конечного времени, и именно из-за этой особенности порождает большинство трудностей в общей теории стохастического интегрирования. Далее, что является общей формой предсказуемой торговой стратегии в этой модели? Это очень длинная история, которую мы не будем здесь излагать. Для общей теории непрерывной торговли дальнейший анализ этого примера может рассматриваться как упражнение, тем не менее мы скажем несколько слов, чтобы облегчить его решение. Если f, g и h любые три предсказуемых процесса, то процесс, определенный соотношением ft (), если Wt () = 0, t () = gt (), если n () = t для некоторого п, h () в остальных случаях, t также предсказуем, поскольку множества {(t, ): n() = t для некоторого n} и {(t, ): Wt () = 0} являются элементами предсказуемой алгебры. Кроме того, для определенной таким образом имеем dS = S dR = S (dW + dX + dY) = = h S dW + f S dX + g S dY, используя тот факт, что = h, за исключением множества моментов времени, имеющих нулевую меру Лебега. Это в конечном счете означает, что инвесторы способны использовать совершенно разные торговые стратегии из этих трех компонентов (W, X и Y) процесса доходности R. Тогда из известной полноты броуновского движения, пуассоновского мартингала (N(t) t) и одномерного случайного блуждания в дискретном времени получаем, что эта модель полна. ГЛАВА –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– ВРЕМЕННАЯ СТРУКТУРА ПРОЦЕНТНЫХ СТАВОК: МАРТИНГАЛЬНЫЙ ПОДХОД § 1. ПРОЦЕСС ДИСКОНТИРОВАННОЙ ЦЕНЫ ОБЛИГАЦИИ КАК МАРТИНГАЛ В этой главе рассмотрим применение теории мартингалов к области финансов при исследовании проблемы определения цен зависимых платежей, связанных с рисками процентных ставок. Мартингальные методы используются здесь для изучения риска процентной ставки на рынке с двумя основными активами: сберегательные счета и бескупонные облигации. Оказывается, что дисконтированные цены облигаций должны быть мартингалами при нейтральной к риску вероятностной мере. Производится конкретизация результатов, когда мгновенная процентная ставка адаптирована к броуновскому движению или следует процессу диффузии. В гл. 3 было выяснено, что мартингальные методы для арбитражного определения цен могут применяться в моделях со стохастическими процентными ставками, боле того, они используются даже шире, чем методы обычного дифференциального исчисления. Поэтому внимание здесь сосредоточено на определении цен бескупонных облигаций, и эта проблема будет представлена в рамках общей вероятностной структуры. Сначала изучим общий случай, в котором отсутствие «бесплатного ланча» и жизнеспособность модели требуют, чтобы дисконтированная цена облигации следовала мартингальному процессу при некоторой модифицированной, «нейтральной к риску» вероятностной мере. Представим модель риска процентной ставки. За основу принимаем фильтруемое вероятностное пространство для описания того, как информация со временем становится доступной участникам рынка. На этом пространстве изучим, какие отношения являются возможными между мгновенным процессом процентной ставки и процессом цены бескупонной облигации с заданной датой погашения T. Это позволит описать самофинансирующие стратегии торговли облигация ми в сравнении с инвестированием (текущих) наличных денег на сберегательные счета при локально безрисковой мгновенной процентной ставке. Однако нужно принять и формально описать условия отсутствия арбитража между облигациями и сберегательными счетами, а также существование, по крайней мере, одного участника, чьи предпочтения по комбинациям текущего потребления и случайного будущего потребления приводят его при заданных процессах мгновенной процентной ставки и цены облигации к выбору стратегии «никакой торговли вовсе». Результаты гл. 3 при заданных предположениях модели позволяют связать мгновенную процентную ставку и цену облигации, а именно: дисконтированный по отношению к мгновенной процентной ставке процесс цены облигации должен быть мартингалом для заданной фильтрации при соответствующей замене исходной, лежащей в основе вероятностной меры, на эквивалентную «нейтральную к риску» вероятностную меру.

Мгновенная процентная ставка и процессы цен облигаций Опишем математическую модель, выбранную для описания случайного поведения различных активов во времени: сберегательных счетов, облигаций, а также портфелей из них. Зададим фильтруемое вероятностное пространство (, F, Р, (Ft)) модели неопределенности, 0 t Т, и процесс раскрытия информации со временем: для 0 s t T в виде Fs Ft F = FТ. Предположение 5.1. F0 содержит все пустые множества FТ;

P является вырожденной на F0;

для всех t < T, Ft = s > t Fs. Так как мгновенная процентная ставка в момент времени t является частью доступной информации, во время t для задания процесса r принимаем следующее предположение. Предположение 5.2. Процесс (rt) 0 < t < T непредсказуем (см. НJМ, 1987, с. 21) и, для почти всех функция t rt() является непрерывной справа для 0 t T. Предположение 5.3. Для почти всех функция t rt() является строго положительной и T ru ()du <.

Если для почти всех функция t rt () строго положительная и непрерывная (см. § 2 и 3) и если для всех t значение r является Ft измеримым, то предположения 5.1 и 5.2 имеют место. Из процесса r получаем первый финансовый актив, математически говоря, элемент L2(, FТ, Р), путем инвестирования одной денежной единицы в момент времени 0 на счет, зарабатывающий проценты по ставке rt. Определение 5.1. Процесс сберегательного счета Z0 является определенным и конечным, для почти каждого, согласно формуле t Z t0 () = exp ru ()du. 0 Процесс Z 0 непрерывный почти всюду, строго возрастающий, и каждое Z t0 ( ) является Ft-измеримым.

Предположение 5.4. Z t0 () L2(, FТ, Р). Вторым активом будет дисконтированная облигация, по которой выплачивается без риска неплатежа одна денежная единица в момент времени T. Цена P (t, T) в момент t, 0 t T, этой «бескупонной облигации с датой погашения T» следует стохастическому процессу, относительно которого мы сделаем следующее предположение. Предположение 5.5. Для каждого момента времени t цена P (t, T) является Ft-измеримой и P(T, T) = 1. Одна из целей главы – получение соотношения между двумя процессами: r и P (., T) на основе безарбитражной модели. Сделаем это сначала, применяя подход гл. 3 к модели со стохастическими процентными ставками.

Торговые стратегии и рыночные активы Предполагается, что управление сберегательным счетом и облигациями, начинающееся с начального вклада в момент 0 и до завершающей операции и допускающее потребление в момент T, будет производиться без точного знания будущего, путем перемещения денег между сбережением и покупкой (или продажей) облигаций, в моменты времени и в количествах, независимых от непредвидимых будущих событий. Определение 5.2. Элементарная торговая стратегия (t)0 t T есть двумерный стохастический процесс = ( 0, 1): [0, T] R2, для которого существует вещественное число n 1 и последовательность 0 t0 t1 … tn tn+1 = T такая, что t k является ограниченным и Ftk -измеримым, 0 k n, и t = t k для всех моментов времени t в интервале [tk, tk+1), 0 k n. Принимая во внимание, что 1 может рассматриваться просто t как число облигаций, принадлежащих агенту в момент времени t, интерпретация t0 требует различия между текущими денежными суммами в момент времени t и дисконтированными денежными суммами в момент 0: t0 является количеством денег, которые, будучи инвестированными в момент времени 0, обеспечили бы в момент времени t текущую стоимость сберегательного счета агента. Предполагается, что кредиты и короткие продажи не накладывают каких-либо ограничений ни на знак, ни на величину. Следующее определение является интуитивным. Определение 5.3. Назовем самофинансирующей элементарную торговую стратегию (t)0 t T = ( t0, 1 )0 t T, изменяющую значения в t моменты времени 0 t0 t1 … tn tn+1 = T, если для каждого k = 1, 2, …, n t0k 1 Z t0 + 1k 1 P (t k, T ) = t0k Z t1k + 1k P (t k, T ). t t k Если мы обозначим через <, > скалярное произведение в R2 и через Zt обозначим пару ( Z t0, P (t, T)), свойство самофинансирования может быть записано как = , что позволяет нам давать определение без ссылки на момент времени (tk)k n +1. Определение 5.4. Множество М рыночных активов является подмножеством М из пространства L2(, FТ, Р), состоящего из всех f, для которых существует стратегия самофинансирования (t)0 t T, такая что 00 f = <Т, ZТ> = T ZT + 1 P (T, T ). T Определение цен при отсутствии «бесплатного ланча» Для описания разумной связи между процессами r и P(., T) примем следующее определение. Определение 5.5. Процесс (Zt)0 t T = ( Z t0, P(t, T))0 t T не допускает «бесплатный ланч», если для каждого f М такого, что f 0 почти всюду, и P(f > 0) > 0 для каждой стратегии самофинансирования, f = <Т, ZТ> влечет < 0, Z0> > 0. Отсутствие бесплатного ланча подразумевает, что для того, чтобы получить положительную стоимость в момент времени T, каждый должен инвестировать положительную стоимость в момент времени 0. В гл. 3 доказано следующее простое свойство. Если процесс Z = (Z0, P(t, T)) не допускает бесплатного ланча, тогда цена (f) = <0, Z0> не зависит от частной стратегии самофинансирования, порождающей рыночный актив f М, и определяет строго положительную линейную форму на M. Пара (М, ), определяемая процессами r и P (., T) в отсутствии бесплатного ланча, в гл. 3 названа системой цен. Найдем условия того, чтобы она получалась при равновесии цен.

Жизнеспособность системы цен Жизнеспособность системы цен должна быть интерпретирована как существование по крайней мере одного потребителя, который при заданных его предпочтениях по парам (потребление в момент времени 0, случайное потребление в момент времени Т) и заданных ценах активов, удовлетворяется своим начальным вкладом. Определение 5.6. Система цен (М, ) является жизнеспособной, если существует непрерывное строго монотонное выпуклое соотношение предпочтительности ! на R L2(, FТ, Р) такое, что для всякой пары (, g) R М бюджетное ограничение + (g) 0 влечет предпочтение (, g) ! (0, 0). С использованием теоремы Хана Банаха в гл. 3 был доказан следующий результат. Теорема 5.1. Система цен (М, ) является жизнеспособной, если и только если существует почти всюду L2(, FТ, Р), > 0, такой, что для каждого f М, (f) = Е(f ). К нашей модели будем применять этот результат без редукции системы к «настоящей стоимости», хотя процесс дисконтированной цены облигации Z1, определяемый равенством Z t t = P (t, T )exp ru du, будет играть основную роль в анализе этой главы. Он, очевидно, содержит меньше информации, чем пара ( Z t0, P(t, T)). Представляется также, что некоторые доказательства являются более прозрачными, если они даются через Zt, а не через Z t1.

Мартингальное определение дисконтированных цен как условие для жизнеспособности Следующая теорема доказана в гл. 3 для постоянной rt. Доказательство ее для стохастической rt аналогично, но для полноты мы дадим его более детально. Теорема 5.2. Если ( Z t0, P(t, T)) не порождает бесплатного ланча, тогда полученная система цен (М, ) жизнеспособна, если и только если существует вероятностная мера Q на (, FТ) такая, что: а) = dQ/dР > 0 почти всюду (т. е. Q и Р являются эквивалентными);

T б) exp ru du L2(, FТ, Р);

0 в) при мере Q процесс дисконтированной цены облигации t 1 Z t = P (t, T )exp ru du является мартингалом. 0 Доказательство достаточности (т. е. доказательство «если»). T Поскольку функция = exp ru du L2(, FТ, Р), для каждого 0 T 2 актива f М L имеем, что f exp ru du L1(, FТ, Р), но тогда 0 T и f exp ru du L1(, FТ, Q);

поэтому функция является кандида 0 том, чтобы быть функционалом из теоремы 5.1. Так как процесс ( Z t1 )0 t T предполагается мартингалом по мере Q, имеем Z t1 = 1 ЕQ[ Z T отсюда T ru du Ft, | Ft] = E Q exp 0 T P(t, T) = Z t0 Z t1 = Z t0 E Q exp ru du Ft, 0 T P(t, T) = E Q exp ru du Ft, t так как процесс Z t0 положительный. Отсюда следует, что для всех моментов времени t < Т почти всюду 0 < P(t, T) < 1. Теперь потребуем, чтобы для каждого рыночного актива f М, T (f) = E Q f exp ru du. 0 Пусть (t)0 t T будет самофинансирующей стратегией, порождающей f. Предположим, что (t) t изменяет значения в моменты времени 0 = t0 t1 t2 … tn tn+1 = Т;

отсюда мы имеем t n+1 T ru du = EQ t, Z t exp ru du = E Q f exp n +1 n +1 0 0 t n+1 = EQ t n, Z t n+1 exp ru du = 0 t n+1 EQ t, Z t exp ru du Ft = = EQ n n n+1 0 tn = EQ t n, Z t n exp ru du 0 212.

Последнее равенство вытекает из того факта, что t Z t exp ru du = = (1, Z t1 ) является мартингалом. Повторяя эту це 0 почку равенств для других п, окончательно получим величину EQ t 0, Z t 0, которая по определению равна (f). Для завершения доказательства этой части следует заметить, что цена (f) также равна и T T E f exp ru du при = exp ru du > 0 и принадлежит к клас 0 0 2 су L (, FТ, Р). Доказательство необходимости (доказательство «только если»). Предположим, что функционал определения цены задается выражением (f) = Е(f ) для некоторого L2(, FТ, Р), > 0 почти T всюду. Поскольку f = Z t0 М, имеем 1 = E exp ru du, и поэтому 0 T оказывается, что = exp ru du является плотностью вероятност 0 T ной меры Q на (, FТ), эквивалентной мере Р, и exp ru du при 0 2 надлежит L (, FТ, Р). Используем ту же стратегию, что и в гл. 3, чтобы доказать, что Z t1 является мартингалом по отношению к Q. Стратегию определим для заданных 0 t s Т и А Ft соотношениями:

0 для и < t: u = 1 = 0;

u ( ) для и = t: 1 = 1 на А, 1 = 0 на Аc, t t t = P(t, T) exp ru du на А, t0 = 0 на Аc;

0 для t < и < s: и = t;

t для и = s: 1 = 0, s 0 = s s t P(s, T) exp ru du P(t, T) exp ru du на А, 0 = 0 на Аc;

s 0 0 для и > s: и = s. Стратегия (t) 0 t T является самофинансирующей и порождает f = P (s, T )exp ru du P (t, T )exp ru du IА T s T t с IА = 1 на А и IА = 0 на Аc. Так как (f) = Е (f ) равно нулю, находим T T P(s, T )exp ru du dP = A P(t, T )exp ru du dP, A s t которое можно записать как s t P(s, T )exp ru du dP = A P(t, T )exp ru du dP A 0 0 или A Z s dQ = A Z t dQ для всех А Ft, что является требуемым выводом: Z t1 = ЕQ Z 1 Ft для t < s. s По причинам, которые станут понятными в § 2, вероятностная мера Q называется нейтральной к риску.

( ) Переформулировка мартингального свойства Свойства а), б), в) теоремы 5.2, взятые совместно, могут быть переписаны в виде 0 P(t, T) = Z t0 ЕQ Z T () Ft и ( Z t0 ) dQ L2(, FТ, Р). dP Следствие 5.1. Если ( Z t0, P(t, T)) не допускает бесплатный ланч, тогда получаемая система цен (М, ) жизнеспособна, если и только если существует процесс (t) 0 t T такой, что: а) t является строго положительным мартингалом, таким, что почти всюду траектория t t() имеет предел слева и непрерывна справа;

б) 0 = 1, Т ехр{ в) tP(t, T) ехр{ t T ru du } L2;

0 ru du } является мартингалом относительно Р.

Pages:     | 1 | 2 || 4 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.