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This thesis deals with the application of binomial option pricing in a single-asset Black-Scholes market and its extension to multi-dimensional situations. Although the binomial approach is, in principle, an efficient method for lower dimensional valuation problems, there are at least two main problems regarding its application: Firstly, traded options often exhibit discontinuities, so that the Berry- Esséen inequality is in general tight; i.e. conventional tree methods converge no faster than with order 1/sqrt(N). Furthermore, they suffer from an irregular convergence behaviour that impedes the possibility to achieve a higher order of convergence via extrapolation methods. Secondly, in multi-asset markets conventional tree construction methods cannot ensure well-defined transition probabilities for arbitrary correlation structures between the assets. As a major aim of this thesis, we present two approaches to get binomial trees into shape in order to overcome the main problems in applications; the optimal drift model for the valuation of single-asset options and the decoupling approach to multi-dimensional option pricing. The new valuation methods are embedded into a self-contained survey of binomial option pricing, which focuses on the convergence behaviour of binomial trees. The optimal drift model is a new one-dimensional binomial scheme that can lead to convergence of order o(1/N) by exploiting the specific structure of the valuation problem under consideration. As a consequence, it has the potential to outperform benchmark algorithms. The decoupling approach is presented as a universal construction method for multi-dimensional trees. The corresponding trees are well-defined for an arbitrary correlation structure of the underlying assets. In addition, they yield a more regular convergence behaviour. In fact, the sawtooth effect can even vanish completely, so that extrapolation can be applied.
Diese Doktorarbeit befasst sich mit Volatilitätsarbitrage bei europäischen Kaufoptionen und mit der Modellierung von Collateralized Debt Obligations (CDOs). Zuerst wird anhand einer Idee von Carr gezeigt, dass es stochastische Arbitrage in einem Black-Scholes-ähnlichen Modell geben kann. Danach optimieren wir den Arbitrage- Gewinn mithilfe des Erwartungswert-Varianz-Ansatzes von Markowitz und der Martingaltheorie. Stochastische Arbitrage im stochastischen Volatilitätsmodell von Heston wird auch untersucht. Ferner stellen wir ein Markoff-Modell für CDOs vor. Wir zeigen dann, dass man relativ schnell an die Grenzen dieses Modells stößt: Nach dem Ausfall einer Firma steigen die Ausfallintensitäten der überlebenden Firmen an, und kehren nie wieder zu ihrem Ausgangsniveau zurück. Dieses Verhalten stimmt aber nicht mit Beobachtungen am Markt überein: Nach Turbulenzen auf dem Markt stabilisiert sich der Markt wieder und daher würde man erwarten, dass die Ausfallintensitäten der überlebenden Firmen ebenfalls wieder abflachen. Wir ersetzen daher das Markoff-Modell durch ein Semi-Markoff-Modell, das den Markt viel besser nachbildet.