Что такое модель Бьерксунда-Стенсленда?
Модель Bjerksund-Stensland - это модель ценообразования опционов в закрытой форме, используемая для расчета цены американского опциона. Модель Bjerksund-Stensland конкурирует с моделью Black-Scholes, хотя модель Black-Scholes специально разработана для оценки европейских опционов.
Американские опционы отличаются от европейских опционов тем, что они могут быть исполнены в любой момент в течение срока действия договора, а не только в день истечения срока действия. Эта функция должна сделать премию по американскому опциону большей, чем премия по европейскому опциону, поскольку сторона, продающая опцион, подвержена риску исполнения опциона в течение всего срока действия контракта.
Понимание модели Бьерксунда-Стенсленда
Модель Bjerksund-Stensland была разработана в 1993 году норвежцами Петтером Bjerksund и Gunnar Stensland. Он способен выполнять сложные вычисления быстрее и эффективнее по сравнению с другими методами. Это было особенно важно, потому что компьютеры в то время были менее мощными, чем современные компьютеры, а неэффективные формулы могли замедлить вычисления. Инвесторы используют эту модель, чтобы сгенерировать оценку для наилучшего времени исполнения американского опциона, хотя она не может предоставить наиболее оптимальную стратегию исполнения из-за оценок, которые он использует в расчетах.
Модель используется специально для определения американской колл-стоимости на ранней стадии исполнения, когда цена базового актива достигает плоской границы, и работает для американских опционов, которые имеют непрерывный дивиденд, постоянную дивидендную доходность и дискретные дивиденды. Bjerksund-Stensland делит время до погашения на два периода с плоскими границами упражнений - по одной плоской границе для каждого из двух периодов.
Инвесторы могут использовать биномиальные и триномиальные деревья в качестве альтернативы модели Бьерксунда-Стенсленда. Деревья считаются «численными» методами, в то время как Бьерксунд-Стенсланд считается приближенным методом. Компьютеры, как правило, могут выполнять вычисления приближений быстрее, чем они могут выполнять численные методы.
