Будем работать на стохастическом базисе , где – конечно, , , все события из будем считать возможными. Пусть получена разбиением на атомы . Событие заключается в том, что акция скупается первым скупщиком, – что акция скупается вторым скупщиком, а событие заключается в том, что акция осталась на рынке. Как доказывалось ранее, рассматриваемый (B,S)-рынок неполон.
Введем в рассмотрение , где , а принимает значение либо , либо 1. Построим следующую случайную хааровскую фильтрацию , где , , .
Для удобства расчетов перейдем к дисконтированному финансовому рынку (1,Z). Проведем интерполяцию процесса произвольным процессом , который запишем в виде: .
В итоге для каждого выбранного множества можно построить модель скупки акции.
Продолжим построение модели следующим образом:
рассмотрим некоторую вероятностную меру на множестве .
Задача сводится к построению мартингальной меры процесса , эквивалентной мере , которая бы удовлетворяла свойству универсальной хааровской единственности (СУХЕ). Если мы построим такую меру, то любая мартингальная мера удовлетворяет этому свойству.
В предложенных моделях будем считать, что мера удовлетворяет СУХЕ. Пусть — соответствующая хааровская интерполяция исходной фильтрации, а интерполяция дисконтированной цены акции . Тогда мартингальную меру интерполяционного процесса процесса вычисляем по следующим формулам:
, ,
.
И где , .
C помощью этой меры можно вычислить, например, справедливую цену call-опциона Европейского типа с платежным обязательством , где – контрактная цена.
Предположим, что банковский счет эволюционирует по формуле сложных процентов со ставкой r: .
С помощью меры вычислим справедливую цену call-опциона Европейского типа с контрактной ценой и с платежным обязательством :
.
Процесс построения совершенных стратегий финансового обязательства в рассматриваемом финансовом рынке выглядит следующим образом:
Задаем на основе анализа текущего состояния пакета акций начальные значения рисковой составляющей портфеля : и , где , . В модели эти данные могут так же фиксироваться произвольным образом.
Затем находим , применяя формулу:
,
Безрисковую составляющую портфеля будем вычислять по формулам:
.
Для реализации вычислительных процессов при расчёте составляющих совершенного хеджа будут используются компьютерные программы, которые на данный момент находятся в стадии разработки.
Список литературы.
Волосатова Т.А., Павлов И.В. Об интерполяции финансовых рынков, включая арбитражные // Обозрение прикладной и промышленной математики. 2004. Т. 11. № 3. С. 458.
Волосатова Т.А. Применение случайных хааровских интерполяций к совершенному хеджированию на одном специальном (в, s)-рынке // Обозрение прикладной и промышленной математики. 2005. Т. 12. № 3. С. 713-714.
Данекянц А.Г. О специальных хааровских интерполяциях мартингалов // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Естественные науки. 2005. № S3. С. 1-20.
Волосатова Т.А. Исследование моделей финансовых рынков, допускающих арбитраж, с помощью метода хааровских интерполяций // диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук / Ростовский государственный строительный университет. Ростов-на-Дону, 2006
Volosatova T.A. Haar interpolation of financial markets to the full, complete and regular global markets // Eastern European Scientific Journal. 2015. № 3. С. 162-165.
Danekyants A.G. About one of the methods of hedging financial market model and it''s realization in a program complex // Eastern European Scientific Journal. 2015. № 3. С. 152-156.