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18行目: |
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− | <center><math>\mbox{d}r_t = (\phi - ar_t)\mbox{d}t + \sigma \mbox{d}B_t\, </math></center> | + | <center><math>\mbox{d}r_t = (\varphi - ar_t)\mbox{d}t + \sigma \mbox{d}B_t\, </math></center> |
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− | (<math>\phi\, </math>, <math>a\, </math>, <math>\sigma\, </math>は定数)に従うとするモデル(Vasicek モデル)を立てた. またCox, Ingersoll, Ross [1]は, <math>r_t\, </math>が確率過程 | + | (<math>\varphi\, </math>, <math>a\, </math>, <math>\sigma\, </math>は定数)に従うとするモデル(Vasicek モデル)を立てた. またCox, Ingersoll, Ross [1]は, <math>r_t\, </math>が確率過程 |
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− | <center><math>\mbox{d}r_t = (\phi - ar_t)\mbox{d}t + \sigma \sqrt{r_t} \mbox{d}B_t\, </math></center> | + | <center><math>\mbox{d}r_t = (\varphi - ar_t)\mbox{d}t + \sigma \sqrt{r_t} \mbox{d}B_t\, </math></center> |
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48行目: |
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− | <center> | + | <table align="center"> |
− | <table>
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| <tr> | | <tr> |
| <td align="right"><math>P(t,T)\, </math></td> | | <td align="right"><math>P(t,T)\, </math></td> |
63行目: |
62行目: |
| <td align="right"><math>A(t)\, </math> </td> | | <td align="right"><math>A(t)\, </math> </td> |
| <td>=</td> | | <td>=</td> |
− | <td><math>\exp \{-\frac{(B(t)-t)(a^2\bar{\phi}-\sigma^2/2)}{a^2} | + | <td><math>\exp \{-\frac{(B(t)-t)(a^2\bar{\varphi}-\sigma^2/2)}{a^2} |
| -\frac{\sigma^2B^2(t)}{4a} \}\, </math></td> | | -\frac{\sigma^2B^2(t)}{4a} \}\, </math></td> |
| </tr> | | </tr> |
| <tr> | | <tr> |
− | <td align="right"><math>\bar{\phi}\, </math></td> | + | <td align="right"><math>\bar{\varphi}\, </math></td> |
| <td>=</td> | | <td>=</td> |
− | <td><math>\frac{\phi -\sigma\lambda}{a}\, </math> </td> | + | <td><math>\frac{\varphi -\sigma\lambda}{a}\, </math> </td> |
| </tr> | | </tr> |
| </table> | | </table> |
− | </center>
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78行目: |
76行目: |
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− | | + | <table align="center"> |
− | <center> | |
− | <table>
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| <tr> | | <tr> |
| <td align="right"><math>P(t,T) \, </math></td> | | <td align="right"><math>P(t,T) \, </math></td> |
95行目: |
91行目: |
| <td><math> = \, </math></td> | | <td><math> = \, </math></td> |
| <td><math> \left[\frac{ 2\gamma \mbox{e}^{(a+\gamma)t/2}}{(a+\gamma)(\mbox{e}^{-\gamma t}-1)+2\gamma} | | <td><math> \left[\frac{ 2\gamma \mbox{e}^{(a+\gamma)t/2}}{(a+\gamma)(\mbox{e}^{-\gamma t}-1)+2\gamma} |
− | \right] ^{2a\bar{\phi}/\sigma^2}\, </math></td> | + | \right] ^{2a\bar{\varphi}/\sigma^2}\, </math></td> |
| </tr> | | </tr> |
| <tr> | | <tr> |
103行目: |
99行目: |
| </tr> | | </tr> |
| <tr> | | <tr> |
− | <td align="right"><math>\bar{\phi} \, </math></td> | + | <td align="right"><math>\bar{\varphi} \, </math></td> |
| <td><math> = \, </math></td> | | <td><math> = \, </math></td> |
− | <td><math>\frac{\phi -\sigma \sqrt{r_t}\lambda}{a} \, </math></td> | + | <td><math>\frac{\varphi -\sigma \sqrt{r_t}\lambda}{a} \, </math></td> |
| </tr> | | </tr> |
| </table> | | </table> |
− | </center>
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| となる. | | となる. |
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− | HullとWhite[3]はVasicek モデルにおけるパラメータ<math>\phi\, </math>を時刻<math>t\, </math>の確定的な関数として拡張することにより, 市場で観測される [3] [[イールドカーブ]](yield curve)に整合するモデルを提唱した. 具体的には次の通り. <math>y(t),0\leq t \leq T_0\, </math>を割引債利回りのカーブとし, <math>t\, </math>について2階微分可能と仮定する. このモデルでは, <math>r_t\, </math>は同値マルチンゲール測度<math>Q\, </math>の下で | + | HullとWhite[3]はVasicek モデルにおけるパラメータ<math>\varphi\, </math>を時刻<math>t\, </math>の確定的な関数として拡張することにより, 市場で観測される [3] [[イールドカーブ]](yield curve)に整合するモデルを提唱した. 具体的には次の通り. <math>y(t),0\leq t \leq T_0\, </math>を割引債利回りのカーブとし, <math>t\, </math>について2階微分可能と仮定する. このモデルでは, <math>r_t\, </math>は同値マルチンゲール測度<math>Q\, </math>の下で |
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− | <center> | + | <table align="center"> |
− | <table>
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| <tr> | | <tr> |
| <td align="right"><math>\mbox{d}r_t \, </math></td> | | <td align="right"><math>\mbox{d}r_t \, </math></td> |
| <td><math> =\, </math></td> | | <td><math> =\, </math></td> |
− | <td><math> (\phi (t)-a(t)r_t)\mbox{d}t+\sigma(t) \mbox{d}B^Q_t\, </math></td> | + | <td><math> (\varphi (t)-a(t)r_t)\mbox{d}t+\sigma(t) \mbox{d}B^Q_t\, </math></td> |
| </tr> | | </tr> |
| <tr> | | <tr> |
127行目: |
121行目: |
| <td></td> | | <td></td> |
| <td><math>\; \; B^Q \, </math>は<math>Q\, </math>ブラウン運動, | | <td><math>\; \; B^Q \, </math>は<math>Q\, </math>ブラウン運動, |
− | <math>\phi (t),a(t),\sigma(t)\, </math>は確定的な関数</td></tr> | + | <math>\varphi (t),a(t),\sigma(t)\, </math>は確定的な関数</td></tr> |
| <tr> | | <tr> |
− | <td align="right"><math>\phi(t)\, </math></td> | + | <td align="right"><math>\varphi(t)\, </math></td> |
| <td><math>= \, </math></td> | | <td><math>= \, </math></td> |
| <td><math>\int_0^t \sigma^2(u) \mbox{e}^{-2\int_u^t a(v) \mbox{d}v}\mbox{d}u +a(t)(ty(t))' +(ty(t))'' \, </math></td> | | <td><math>\int_0^t \sigma^2(u) \mbox{e}^{-2\int_u^t a(v) \mbox{d}v}\mbox{d}u +a(t)(ty(t))' +(ty(t))'' \, </math></td> |
| </tr> | | </tr> |
| </table> | | </table> |
− | </center>
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| を満たし, 割引債価格は | | を満たし, 割引債価格は |
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− | <center>
| + | |
− | <table> | + | <table align="center"> |
| <tr> | | <tr> |
| <td align="right"><math> P(t,T)\, </math></td> | | <td align="right"><math> P(t,T)\, </math></td> |
155行目: |
148行目: |
| <td><math>= \, </math></td> | | <td><math>= \, </math></td> |
| <td><math> \exp \{\frac{1}{2}\int _t^T \sigma ^2(u) H_2^2(u,T)\mbox{d}u | | <td><math> \exp \{\frac{1}{2}\int _t^T \sigma ^2(u) H_2^2(u,T)\mbox{d}u |
− | -\int _t^T \phi (u)H_2(u,T)\mbox{d}u\}\, </math></td> | + | -\int _t^T \varphi (u)H_2(u,T)\mbox{d}u\}\, </math></td> |
| </tr> | | </tr> |
| </table> | | </table> |
− | </center>
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| で得られる. これを変形すると, | | で得られる. これを変形すると, |
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− | <table> | + | <table align="center"> |
| <tr> | | <tr> |
| <td align="right"><math> P(t,T)\, </math></td> | | <td align="right"><math> P(t,T)\, </math></td> |
184行目: |
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【きんりへんどうもでるとさいけんかかく (interest rate model and bond price)】
金利変動モデル(interest rate model)を仮定することによって, 債券の理論価格を求めることができる. 以下, をフィルトレーション付き確率空間, をtime horizon とし, を時刻を満期とする割引債の時刻での価格とする().
確率1で, 各t毎にはについて微分可能かつ連続でその微分値はについて有界とする. このとき時刻における, 時刻からの(瞬間的な)フォワードレートは, で定義される. 逆に, フォワードレート, が与えられたとき, 債券価格は, 定義からとなる.
Heath, Jarrow, Morton[2]は, フォワードレートが次の確率微分方程式
(但し, は適合な確率過程, は標準ブラウン運動() に従うと仮定して金利変動モデルのかなり一般的な枠組みを与えた.
をスポットレートという. スポットレートの変動を確率過程としてモデル化したものはスポットレートモデルと呼ばれ, その下では, 債券価格は となる. ただし, は同値マルチンゲール測度の下での期待値を表す.
スポットレートモデルの代表例として, Vasicek[4]は, が確率過程
(, , は定数)に従うとするモデル(Vasicek モデル)を立てた. またCox, Ingersoll, Ross [1]は, が確率過程
に従うとするモデル(C.I.R.モデル)を立てた.
これらのモデルの下では, 時刻Tを満期とする割引債価格の満たす確率微分方程式は,
と書けるが, このときはには依らないことが示される. このはリスクの市場価値と呼ばれる. リスクの市場価値を既知とするとき, 同値マルチンゲール測度は
で与えられる. Vasicekモデルの割引債価格は
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= |
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= |
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となり, C.I.R.モデルの割引債価格は
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となる.
HullとWhite[3]はVasicek モデルにおけるパラメータを時刻の確定的な関数として拡張することにより, 市場で観測される [3] イールドカーブ(yield curve)に整合するモデルを提唱した. 具体的には次の通り. を割引債利回りのカーブとし, について2階微分可能と仮定する. このモデルでは, は同値マルチンゲール測度の下で
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はブラウン運動,
は確定的な関数 |
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を満たし, 割引債価格は
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で得られる. これを変形すると,
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となる.
参考文献
[1] J. C. Cox, J. E. Ingersoll and S. A. Ross, "A Theory of the Term Structure of Interest Rates," Econometrica, 53 (1985), 385-407.
[2] D. Heath, R. Jarrow and A. Morton, "Bond Pricing and the Term Structure of Interest Rates: A New Methodology for Contingent Claims Valuation," Econometrica, 60 (1992), 77-105.
[3] J. Hull and A. White, "Pricing Interest-rate-derivative Securities," The Review of Financial Studies, 3 (1990), 573-592.
[4] Vasicek, O.A., "An equilibrium characterization of the term structure," Journal of Financial Economics, 5 (1977), 177-188.