Next รูปแบบของเราสำหรับการวิวัฒนาการของการเป็นดังนี้สำหรับ: ที่ไหนสามสัญลักษณ์: และเป็นตัวแทนของปัจจัยที่แตกต่างกันโดยที่ราคาหุ้นที่หนึ่งโหนดในขั้นตอนที่สามารถเปลี่ยนเป็นสามราคาสามโหนดในขั้นตอนต่อไปตามรูปแบบของเราถ้าราคาหุ้นเพิ่มขึ้นจากขั้นตอนที่ขั้นตอนที่แล้วราคาหุ้นที่เป็นขั้นตอนที่มีความน่าจะถ้าเท่ากันจะมีความน่าจะเป็นและถ้าลดลงก็คือมีโอกาสพวกเขาจะแสดงในรูปที่ 1 (ข), 1 (ค) และ 1 (ง) ได้โดยเริ่มต้นขั้นตอนการคำนวณของต้นไม้ Trinomial จะคล้ายกับที่ของต้นไม้ไบนารีมันจะผลักดันลงค่าตัวเลือกจากหางของต้นไม้ที่รากของต้นไม้ตีราคาและความคุ้มค่าของการถือครองตัวเลือกที่มีความจำเป็นในการคำนวณในทุกโหนดโดยการคำนวณมูลค่าการถือครองตัวเลือกที่มีค่าได้โดยเริ่มต้นของโหนดที่ได้มาจากสามเหตุการณ์: และและมีสามประเภทของความน่าจะเป็นความเสี่ยงที่เป็นกลางเพราะราคาหุ้นตามลำดับแรกกระบวนการมาร์คอฟWhatx2019s มากขึ้นเราให้ราคาสามตัวเลือกที่สอดคล้องกันดังต่อไปนี้ที่อยู่ไม่ไกล (เช่นเวลา) และแนวตั้ง position. In เงื่อนไขความเสี่ยงเป็นกลางความคาดหวังราคาตัวเลือกหลังจากที่ขั้นตอนแรกที่เป็นความผันผวนคือสิ่งที่ทำให้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของสต็อกส่งกลับในเวลาที่สั้นที่สุดเท่าที่ในคำอื่น ๆ เป็น backtracking variance. are น่าจะมีความเสี่ยงที่เป็นกลางซึ่งจะตอบสนองความแต่เราอาจจะได้รับการแก้ปัญหาที่ไม่สมควรเพราะถ้าดังนั้นเราจึงควรใช้มาตรการบางอย่างเพื่อให้แน่ใจว่าน่าจะมีความเสี่ยงที่เป็นกลางมีความเหมาะสมดังนั้นควรจะตอบสนองเงื่อนไขต่อไปนี้สอดคล้องกับความผันผวนที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละวันที่เราต้องการที่จะมีค่าตัวเลือกที่เราเริ่มต้นด้วยอนุกรมเวลาหนึ่งก่อนที่ yearx2019s มูลค่าของผลตอบแทนการปิดปรับรายวันสำหรับสต็อกเราสแกนผ่านชุดเวลานี้และรูปแบบซีรีส์สามเวลาเคลื่อน: เมื่อเราเพิ่มว่าการกลับมากับชุดที่ 1 (เป็นเกณฑ์ซึ่งมักจะมากกว่าหรือเท่ากับ 0 และกำหนดสภาพแวดล้อมตลาด) เมื่อเราเพิ่มผลตอบแทนให้กับชุดที่ 2เมื่อเราเพิ่มว่าการกลับมากับชุด 3. จากนั้นเราจะใช้ลอการิทึมของผลตอบแทนทั้งหมดในชุดที่ 1, ชุดที่ 2 และชุดที่ 3 และยังอยู่ในช่วงเวลาเดิมตั้งและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและความยาวของชุดการกลับมาเข้าสู่ระบบและการตั้งค่าและเป็นส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานและความยาวของชุดการกลับมาเข้าสู่ระบบอนุญาตเป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของซีรีส์กลับมาเข้าสู่ระบบทั้งหมดเบี่ยงเบนมาตรฐานแล้วแปลงเป็นความผันผวนและการใช้และพารามิเตอร์ได้โดยเริ่มต้นที่มีการคำนวณอย่างแม่นยำในลักษณะเดียวกับที่ยกเว้นว่าสำหรับเราใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลตอบแทนการเข้าสู่ระบบในวันที่เมื่อ stockx2019s กลับเพิ่มขึ้นและวิธีการเดียวกันเมื่อผลตอบแทนลดลง stockx2019sนี้จะกล่าวถึงในรายละเอียดมากขึ้น above. In ทวินามต้นไม้มาร์คอฟเมื่อจำนวนของรัฐที่มีขนาดใหญ่ระดับของประสิทธิภาพของแบบจำลองต้นไม้ดังกล่าวข้างต้นไม่สูงแต่ในบทความนี้รูปแบบที่นำเสนอเป็นต้นไม้รวมกับความคิดที่ว่าภายใต้การสั่งซื้อครั้งแรกกระบวนการมาร์คอฟที่เราเปลี่ยนความน่าจะเป็นต้นไม้ที่ยังคงรวมตั้งแต่ itx2019s ต้นไม้รวมโหนดของต้นไม้ Trinomial มาร์คอฟเป็นเพียงเวลาและปริมาณโหนดทั้งหมดที่มีในขณะที่ต้นไม้ทวินามเป็นตามลำดับและจากนี้จะสามารถสรุปได้ว่าคอมพิวเตอร์ที่ซับซ้อนของ Trinomial ต้นไม้มาร์คอฟในขณะที่มันอยู่ในทวินามต้นไม้มาร์คอฟในทางกลับกันสำหรับแต่ละโหนดที่สองชื่อต้นไม้มาร์คอฟมีเพียงหนึ่งค่า แต่มีมากกว่าหนึ่งค่าในTrinomial ต้นไม้มาร์คอฟที่จะตัดสินใจโดยเส้นทางที่มาพร้อมกับโหนดนี้กล่าวคือการคำนวณของรูปแบบที่นำเสนอเป็นอย่างมากได้อย่างรวดเร็วและง่ายต่อการ implement. Whatx2019s เพิ่มเติมเส้นทางของทวินามต้นไม้มาร์คอฟมีความซับซ้อนมากขึ้นในขณะที่ใช้วิธีการย้อนรอยจัดการและมันเป็นเรื่องยากมากในการประยุกต์ใช้การเขียนโปรแกรมแต่เนื่องจากการรวมตัวกันอีกธรรมชาติ Trinomial ต้นไม้มาร์คอฟมีความได้เปรียบของ บริษัท ซึ่งสามารถใช้วิธีการย้อนรอยเดียวกันกับต้นไม้ Trinomial ทั่วไปโดยเฉพาะอย่างยิ่งในอเมริกัน option. We ประเมินอัตราความเสี่ยงฟรีโดยใช้ไม่มีการเก็งกำไรสูตรการกำหนดราคาในอนาคตซึ่งเป็นราคาในอนาคตที่เป็นราคาสปอตและเป็นระยะเวลาจนกว่าจะหมดอายุของสัญญาในอนาคตเมื่อวันที่ 24 สิงหาคม 2009 เราพบว่าและในอนาคตเอไอหมดอายุในเดือนธันวาคม 2009 ซึ่งทำให้วันทำการซื้อขาย 0.33 ปีนี้อัตราผลตอบแทนในอัตราที่มีความเสี่ยงฟรีปีของเราพบว่าแอร์ลิควิด (Euronext: AI) ซึ่งเป็น บริษัท ฝรั่งเศสสำหรับการประเมินราคาหุ้นใช้ข้อมูลตั้งแต่วันที่ 25 สิงหาคม 2008-24 สิงหาคม 2009 ที่ 24 สิงหาคมปี 2009 เราได้รับEuronext ได้จากราคาในตลาดสิ้นสุดของวันสำหรับตัวเลือกการโทรยุโรปแอร์ลิควิด (สัญลักษณ์: AI) ซึ่งจะสิ้นสุดในเดือนกันยายน 2010.Since กรณีที่ราคาหุ้นยังคงเหมือนเดิมตั้งแต่วันที่วันนี้เป็นไปไม่ได้เกือบในตลาดที่เกิดขึ้นจริงในการสั่งซื้อที่จะได้รับความผันผวนในเชิงบวกของเหตุการณ์นี้เรามักจะให้ความผันผวนของอำเภอเป็นความผันผวนของเหตุการณ์นี้ดังนั้นเราควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าค่าเป็นบวกอย่างต่อเนื่องมากกว่าศูนย์ตามที่อธิบายไว้ในข้อ 3.2) คำ wonx2019t ผลกระทบต่อราคาตัวเลือกที่เป็นไปได้ที่เราสามารถถ้าไม่ Trinomial วิธีต้นไม้มาร์คอฟจะไม่มีเหตุผลที่เรา donx2019t รู้วิธีที่จะได้รับที่เหมาะสมที่สุดมาร์คอฟได้โดยเริ่มต้น Trinomial รูปแบบต้นไม้มีการทดสอบกับ Trinomial สามัญรุ่นต้นไม้จากตารางที่ 1 เราจะเห็นว่าราคาตัวเลือกในรูปแบบต้นไม้ Trinomial มาร์คอฟมีมากใกล้ชิดกับราคาในตลาดกว่าใน Trinomial สามัญรุ่นต้นไม้เมื่อคำนวณ ITMx2019 ราคา (ตัวเลือกในที่เงิน)แต่ก็แสดงให้เห็น doesnx2019t superiorities มากกว่า Trinomial รูปแบบต้นไม้เมื่อคำนวณออกมาของเงิน options. As เห็นได้จากรูปที่ 5 ราคาตัวเลือกที่มีการเปลี่ยนแปลงขนาดเล็กแตกต่างกันระหว่างกล่าวคือความไวของอ่อนแอในคำอื่น ๆ เมื่อคำนวณ ITM ราคาตัวเลือกที่อยู่ที่มีเสถียรภาพไม่ว่าการเปลี่ยนแปลงในหมู่และนี่ก็เป็นเหตุผลที่ว่าทำไมราคาตัวเลือกในรูปแบบต้นไม้ Trinomial มาร์คอฟมีมากใกล้ชิดกับราคาในตลาดกว่าใน Trinomial สามัญต้นไม้ model. In รูปที่ 6 แกน x และแกน y คือราคาตัวเลือกในการคำนวณมันสามารถมองเห็นได้จากรูปที่ 6 ว่าราคาตัวเลือกที่มีการเปลี่ยนแปลงมากที่สุดเท่าที่มีการเปลี่ยนแปลงเมื่ออยู่ระหว่างWhatx2019s แย่ลงในขณะที่ราคาใช้สิทธิของตัวเลือกออกของเงินจะกลายเป็นที่สูงขึ้นและสูงขึ้นตัวอักษรที่คลื่นจะมากขึ้นและชัดเจนมากขึ้นกล่าวคือเมื่อคำนวณตัวเลือกออกของเงินราคาตัวเลือกที่ไม่น่าเชื่อถือเนื่องจากความรู้สึกที่สูงหากเราไม่สามารถหาวิธีการในการตรวจสอบที่เหมาะสมดังนั้นเราจึงคิดว่าการทำเท่ากับที่เหมาะสมเมื่อคำนวณตัวเลือกออกของเงินโดย experiment.
