ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
18
Следовательно, каждой точке ветвления бинарного дерева соответствует
свой биномиальный коэффициент, т.е. расположение точек ветвления (начиная со
второго интервала времени наблюдения) совпадает с расположением чисел в тре-
угольнике Паскаля (рис.8).
1 1
1 2 1
1 3 3 1
1 4 6 4 1
1 5 10 10 5 1
1 6 15 20 15 6 1
………………………….
………………………………
Рис. 8. Треугольник Паскаля. Расположение чисел (биномиальных коэффи-
циентов) совпадает с расположением соответствующих узлов бинарного дерева.
Таким образом, по завершении периода наблюдения длительностью tn∆
∆∆
∆
цена акции может принять значение
j
n
d
j
Su
−
−−
−
с вероятностью
j
n
p
j
p
j
n
C
nj
P
−
−−
−
−
−−
−=
==
=
)1(
,
, где S - курсовая цена акции в момент начала периода
наблюдения. Следовательно, в рамках биномиальной модели вероятность форми-
рования той или иной случайной цены акции подчиняется биномиальному закону
распределения.
В соответствии со свойствами биномиального закона распределения веро-
ятностей легко найти наивероятнейшее число
0
j
подъемов цены акции за время
наблюдения tn ∆
∆∆
∆⋅
⋅⋅
⋅ :
pn
j
⋅
⋅⋅
⋅+
++
+=
==
=
)1(
0
, где скобки «
⋅
⋅⋅
⋅
» обозначают операцию полу-
чения целой части числа. Если 1>>
>>>>
>>n , можно считать, что
np
j
≈
≈≈
≈
0
. При этом по-
лучаем наивероятнейшее значение цены акции -
00
j
n
d
j
Su
−
−−
−
, которое реализуется
с вероятностью
nj
P
,
0
, наибольшей из всех вероятностей
nj
P
,
.
2.4. Экспоненциальная биномиальная модель
Многие исследователи фондового рынка полагают, что случайное блужда-
ние демонстрируют не сами цены, а натуральные логарифмы их значений [ 8, 9 ].
Тогда цена акции к концу n-го интервала наблюдения
n
S может быть
Следовательно, каждой точке ветвления бинарного дерева соответствует свой биномиальный коэффициент, т.е. расположение точек ветвления (начиная со второго интервала времени наблюдения) совпадает с расположением чисел в тре- угольнике Паскаля (рис.8). 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 4 6 4 1 1 5 10 10 5 1 1 6 15 20 15 6 1 …………………………. ……………………………… Рис. 8. Треугольник Паскаля. Расположение чисел (биномиальных коэффи- циентов) совпадает с расположением соответствующих узлов бинарного дерева. ∆t Таким образом, по завершении периода наблюдения длительностью n∆ цена акции может принять значение Su j d n− j с вероятностью P = C nj p j (1 − p) n− j , где S - курсовая цена акции в момент начала периода j ,n наблюдения. Следовательно, в рамках биномиальной модели вероятность форми- рования той или иной случайной цены акции подчиняется биномиальному закону распределения. В соответствии со свойствами биномиального закона распределения веро- ятностей легко найти наивероятнейшее число j подъемов цены акции за время 0 наблюдения n ⋅ ∆t : j = ( n + 1) ⋅ p , где скобки « ⋅ » обозначают операцию полу- 0 чения целой части числа. Если n >> 1 , можно считать, что j ≈ np . При этом по- 0 j n− j0 лучаем наивероятнейшее значение цены акции - Su 0 d , которое реализуется с вероятностью P , наибольшей из всех вероятностей P . j0 ,n j ,n 2.4. Экспоненциальная биномиальная модель Многие исследователи фондового рынка полагают, что случайное блужда- ние демонстрируют не сами цены, а натуральные логарифмы их значений [ 8, 9 ]. Тогда цена акции к концу n -го интервала наблюдения S n может быть 18
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- …
- следующая ›
- последняя »