 穆同学2019-05-16 15:04:58
穆同学2019-05-16 15:04:58
                老师,BSM model,假设,price和return都是logN对么
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                                最佳
                            
                        
                        
                     Paroxi2019-05-16 15:50:33
Paroxi2019-05-16 15:50:33
                        同学你好,旧教材中假设资产价格服从对数正态分布,收益率服从正态分布,新的教材改版之后对于收益率进行了重新的定义,将P1/P2定义为收益率,因为连续收益率LN(P1/P2)服从正太分布,那么P1/P2收益率只能服从对数正太分布。原文为The underlying follows a statistical process called geometric Brownian motion,which implies a lognormal distribution of the return, meaning that the logarithmicreturn, which is the continuously compounded return, is normallydistributed.
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                                                所以是按什么记?price log,returnN?
                                                
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                                                如果题目问的是连续的收益率一定是服从的对数正太分布,如果问的是离散的(没有特指的收益率)就是正太分布。如果问的是价格,那服从的就是一般的正太分布。
                                                
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                                                老师您是来搞晕我的吧…资产一定是log啊!!!非负啊!!!
您回答的几个问题我没有一个能看明白的!!!
                                                
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                                                标的资产服从一种统计学过程,称为几何布朗运动。资产价格服从对数正态分布。它的收益率是服从对数正态分布的。它收益率的表达形式为R=P1/P0	。因为在随机过程中,它假设每个时间间隔非常小,趋近于0,在这种情况下,采用比率的形式是更易于做处理的。P1是服从对数正态分布,P0是常数,两者相除,此时收益率仍然服从对数正态分布。对数收益率是连续复利计算的收益率,它服从正态分布。数学概念上,当收益率服从对数正态分布,那么对数收益率是服从正态分布的。为了能够更精确的模拟标的资产的价格走势,假设∆t是非常小的,趋近于0,以连续复利的形式进行计算,在Samuelson修正之后,模拟标的资产价格的公式如下:S(t)=S(0)exp(at+σW(t))在修正过这个问题之后,资产价格的走势是服从对数正态分布,进而资产的收益率是服从对数正态分布的。从而资产的对数收益率是服从正态分布。
                                                
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                                                所以BSM model 假设,资产price服从logN,return服从logN,没有说log return的问题吧
                                                
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                                                如果题目问的是连续的收益率(continuously return)一定是服从的对数正太分布,如果问的是离散的(没有特指的收益率)(return)就是正太分布。如果问的是价格(price),那服从的就是一般的正太分布。  注意区分问题问的是什么!
                                                
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                                                第一句!price啥分布?!
                                                
 
     
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