SZAKDOLGOZAT. Variancia derivatívák

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "SZAKDOLGOZAT. Variancia derivatívák"

Átírás

1 SZAKDOLGOZAT Variancia derivaívák Solymosi Ernő Bizosíási és Pénzügyi Maemaika MSc Témavezeő: Dr. Molnár-Sáska Gábor Morgan Sanley Execuive Direcor Eövös Loránd Tudományegyeem Természeudományi Kar 6

2 Taralomjegyzék Bevezeés 3 Modellek 4. Variancia swap 6.. Variancia swap replikálása A kifizeési függvény dekompozíciója A log-konrakus vegája Replikáció diszkré köési árfolyamok melle Numerikus eredmények Volailiás swap 5.. Approximáció sorfejéssel Lineáris közelíés Konvexiási hiba a Heson modellben Árazás differenciálegyenleel A volailiás swap replikálása Korreláció-immuniás Exponenciális kifizeések A replikáló porfólió Szimulációk a replikációra Variancia opció Árazás differenciálegyenleel Replikáció variancia opciókkal Paraméerilleszés 9 Összefoglalás 3 Irodalomjegyzék 33

3 Bevezeés A részvények áralakulásában lévő bizonyalanság alapveő mérőszáma a volailiás. Egy részvényre szóló derivaíva kiírójának ermészees célja, hogy az ügyleből származó kockázao egyéb kereskedésekkel fedezze. Az alapermék ármozgásából származó kockáza kiküszöbölheő, ha a derivaíva melle megfelelő számú részvény is arunk, ami így ellensúlyozza a derivaíva érékének válozásá. Ez a kockázakezelési módszer nevezik dela-hedgenek. Ezzel az eljárással azonban nem eliminálhaó az összes kockáza, ugyanis a derivaívák éréke jellemzően a volailiásól is függ, így annak a részvényárfolyamól függelen alakulása ovábbi fedezelen kiesége jelen. A volailiásból származó kockázanak a kezelése nehezen megvalósíhaó, ugyanis a dela-hedge eseével szemben a volailiás önmagában nem kereskede ermék. Ha a befekeő a kezében udna arani egy olyan erméke, aminek az éréke a volailiás kövei, azzal erős eszköze lenne a volailiás-kockáza kezelésére. Az opcióka gyakran használják ilyen céllal, azonban ennek ké háulüője is van. Egyrész ezen ermékek vegája függ a részvény spo árfolyamáól, így nem bizosíanak isza kiesége a volailiásra, másrész az opciók arásával nem kívánaos dela-kieség is jár, ami szinén fedezni kell. A volailiással való kereskedésre ehá van igény. A variancia derivaívák ehhez nyújanak megfelelő eszköz, rajuk kereszül a befekeők isza kiesége szerezhenek a volailiásra. Ezen ermékekkel való kereskedés az 99-es években kezdődö el és piaca azóa folyamaos növekedés mua. A éma napjainkban is akívan kuao. A dolgoza célja, hogy bemuasson néhány alapveő variancia derivaívá. Három erméke fogunk vizsgálni. Az első fejezeben a variancia swapok, a másodikban pedig a volailiás swapok árazásá és replikálásá ekinjük á. A harmadik fejezeben a variancia opciók árazására alkalmas differenciálegyenle muaunk be, a dolgoza végén pedig a szimulációkhoz használ Heson-modell kalibrációjá ismerejük. 3

4 Modellek Jelen fejezeben rögzíjük a dolgoza ala használ modelleke és iszázzuk, mi ekinünk a variancia derivaívák alapermékének. A derivaívák árazása a kockázasemleges mérék ala örénik, a kövekezőkben megado dinamikák és a dolgoza során minden várhaó érék is a kockázasemleges mérék szerin érendő. Felesszük, hogy a kockázamenes ermék minden eseben egy konsans r kamaláb melle fejlődő beé. A Heson-modell széles körben használ szochaszikus volailiás modell. A Black-Scholes világgal ellenében a variancia nem konsans, fejlődése egy CIR folyamao köve. Népszerűségé annak is köszönhei, hogy a modellen belül az opcióárak explicien, paraméeresen megadhaók. ds = rs d + v S dw () dv = α(β v )d + η v dw () Cov(dW (), dw () ) = ρd (HM) I v a pillananyi varianciá jelöli, a volailiás pedig v. A dolgoza során be fogjuk muani, hogyan lehe a vizsgál ermékeke opciókkal replikálni. Ekkor a részvény volailiásának dinamikájá nem kell ismerni, az árazás és a replikálás is a piacon megfigyel részvényopciókkal örénik. Az Álalános-modellben (ÁM) a volailiás a σ folyama írja le, melyről felesszük, hogy adapál egy W () Wiener-folyama ermészees filrációjához, ovábbá négyzees inegrálja korláos, vagyis σ d <. ds = rs d + σ S dw () Cov(dW (), dw () ) = ρd (ÁM) A variancia, min alapermék A variancia derivaívák olyan pénzügyi ermékek, melyek az ügyle lejárakor az esedékes időszak alai variancia valamilyen függvényé fizeik ki. Az S folyama [, T ] időszak alai inegrál varianciája V AR,T = σ d () A σ folyama nyilván nem figyelheő meg a valóságban, így felveődik a kérdés, hogy a gyakorlaban hogyan állapíják meg egy részvény vagy részvényindex ado időszak alai varianciájá. Legyen 4

5 a { =,..., n = T } a [, T ] inervallum egy feloszása. Az ehhez arozó apaszalai variancia a loghozamok négyzeeiből számolhaó. A T -vel való leoszással a varianciá annualizáljuk. V AR,T = T n ( ) log Si+ S i i= Piaci gyakorla, hogy a apaszalai varianciá a napi loghozamokból számolják és ez ekinik a variancia derivaívák alapermékének. Egy volailiás swap szerződési feléeleinek minája a kifizeés definiálásával megekinheő []-ben. A apaszalai varianciával való számolás körülményes, jelen dolgozaban a variancia derivaívák alapermékének ()-e fogjuk ekineni. Az inegrál alak melle a variancia karakerizálására S log-folyamaának kvadraikus variációjá is fogjuk használni. Alkalmazzuk az X = log(s /S ) folyamaon az Ió-lemmá: dx = S ds Innen X kvadraikus variációja T -ben S σ d = (r σ ) d + σ dw S X T = σ d = V AR,T, vagyis S () szerini varianciája felírhaó, min a log-folyama kvadraikus variációja. A dolgoza során X végig a log-folyamao fogja jelölni, a varianciára az inegrális alak melle, min X T -re is fogunk hivakozni. () 5

6 . fejeze Variancia swap A legalapveőbb varianciára szóló derivaíva a variancia swap. A variancia swap ulajdonképp egy forward ügyle, amiben egy rögzíe T időponban egy a szerződésköéskor meghaározo K var srike éréke cserélünk el a -T időszak alai X T varianciára. A kifizeési függvény ehá X T K var A fair köési ár a forward árhoz hasonlóan az a K, melyre a variancia swap szerződésköéskori éréke nulla, vagyis e rt E ( X T K) =. Ebből kövekezik, hogy HM-ben σ K var = E X T CIR folyamao köve, melynek várhaó éréke ismer. Az inegrál és a várhaó érék felcserélésével a fair köési ár megadhaó zár alakban. K var = E σ d = = E σ d σ e α + β( e a ) d = e αt (β σ ) α + βt A köési árfolyamban ehá várakozásainknak megfelelően az egyre ávolabbi lejáraok eseén a variancia álaga fog dominálni, a kezdei érékének haása csak rövidebb lejáraok eseén érzékelheő. A variancia swap időponbeli érékének meghaározásához a kifizeés F -szerini várhaó éréké kell venni. Ehhez az inegrál -nél elvágva ké részre bonjuk. A -ig felkumulálódo variancia, valamin a K var konsans kifizeés mérheő F -re, így azok kiemelheőek a várhaó érékből, így [ ] [ T ] T V = e rτ E σs ds K var = e rτ E σs ds + σs ds K var = e rτ X + e rτ T E σs ds e rτ K var ( = e rτ X + e ατ (β σ ) ) + T β K var α 6

7 .. Variancia swap replikálása Az előbb meghaározo köési árfolyamok csak speciálisan, a HM-ben érvényesek. A kövekezőkben dönő részben Emanuel Derman [] és Fabrice Douglas Rouah [7] munkásságaira ámaszkodva bemuajuk, hogyan replikálhaó a varianci swap ÁM-ben részvényopciók segíségével. Idézzük fel X = log(s T /S ) dinamikájá: dx = S ds σ d Az egyenlőség mindké oldalá inegrálva kapjuk, hogy A varianciára rendezve kapjuk, hogy log S T S = X T = S ds + σ d (.) S ds log S T S (.) Ez az sugallja, hogy a variancia replikálhaó egy dinamikus porfólióval, valamin egy log-konrakussal, ami definíció szerin egy lejárakor log(s T /S ) pénz fizeő derivaíva. A dinamikus replikálás kölségei a dela-hedgehez hasonlóan kölcsönből fizejük, a hozamai beébe esszük, melyek r kamaláb melle kamaoznak. Peer Carr és Roger Lee [] cikke alapján a replikáló porfólió felállíásához a időponban az alábbi ermékeke kell aranunk: log konrakus e rτ részvény S (.3) ( e rτ X + log S ) S e rt beé A gyakorlaban ilyen formában a replikáció nem valósíhaó meg, ugyanis a log-konrakus nem kereskede ermék. A kövekezőkben Emanuel Derman [] alapján megmuajuk, hogy hogyan lehe a log-konrakus saikusan, opciókkal, részvénnyel és beéel előállíani.... A kifizeési függvény dekompozíciója A log-konrakus Anhony Neuberger vezee be [4] cikkében, ahol bemuaa, hogyan lehe vele volailiás-kiesége fedezni. A mi célunk ebben a részben az, hogy a log-konrakus kereskede ermékekből replikáljuk. Breeden-Lizenberger formula alapján [4] ha a T lejárara minden K köési árfolyamon elérheők a call opciók árai, akkor ezekből kiolvashaó az alapermék kockázasemleges mérék szerini áralakulása, azaz annak a valószínűsége, hogy a részvény éréke a T időponban K lesz, feléve, hogy -ben S. p(s,, K, T ) = e r(t ) C(S,, K, T ) (.4) K C a call opció árá jelöli..4 igaz marad akkor is, ha call opciók helye puokkal írjuk fel. A formula segíségével az f kifizeési függvényű európai derivaíva éréke -ben kockázasemleges mérék szerini várhaó érék jelenérék szerin V (S, ) = e r(t ) f(k)p(s,, K, T ) dk = 7

8 Az inegrál egy eszőleges S vágási ponnál keéválaszjuk és alkalmazzuk.4-e, az első inegrálban call opciókkal, a másodikban puokkal. = S f(k) C(S,, K, T ) dk + K S f(k) P (S,, K, T ) dk = K Innen az S, és T érékeke rögzíenek vesszük és nem írjuk ki őke. Készer parciálisan inegrálva kapjuk, hogy = + [ f(k) S ] K=S K C(K) f (K)C(K) f (K)C(K) dk + S K= f (K)P (K) dk Az első ké agban a peremérékek a kövekezők = C() = P ( ) = C K (K) = P K= K (K) P (S ) C(S ) = S e r(t ) S [P (K) C(K)] r(t ) = e K [ + f(k) ] K= K P (K) f (K)P (K) K=S K=S Ez kihasználva megkapuk a derivaíva időponbeli árá V = e r(t ) f(s ) + f (S )(S e r(t ) S ) + S K= f (K)C(K) dk + S f (K)P (K) dk Az első ag egy kövény, a második egy forward ügyle időponbeli ára, az inegrálok pedig egy puokból és callokból álló opciós csomag éréke. Ezek szerin az f kifizeésű derivaíva saikusan replikálhaó ezen ermékek felhasználásával. A kifizeési függvény felbonása így f(s T ) = f(s ) + f (S )(S T S ) + S f (K)(S T K) + dk + S f (K)(K S T ) + dk Tekinsük a log-konrakus f(s T ) = log(s T ) kifizeési függvényé. Alkalmazva rá.5-ö a kifizeési függvény felbonása kövényre, forwardra és opciókra logs T = logs + S S (S S ) K (S T K) + dk (.5) S K (K S T ) + dk (.6) A Breeden-Lizenberger formulá fogjuk még használni a volailiás swap replikálásánál is. Széleskörű használhaóságá muaja, hogy a 3 napos implici volailiás jelző VIX-index [6] számíása is opciókból, a Breeden-Lizenberger formula alapján örénik.... A log-konrakus vegája Ebben a részben bemuajuk a log-konrakus egy érdekes és a volailiás replikálás szemponjából nélkülözheelen ulajdonságá, mégpedig az, hogy a variancia-vegája függelen a spo árfolyamól. Az előzőek alapján ehá a log-konrakus replikálhaó egy olyan porfólióval, mely kövény, forwardo és opcióka aralmaz. Mivel a kövény és a forward vegája zérus, a log-konrakus vegája 8

9 megegyezik a repilkáló porfólió opciós csomagjának vegájával. A call és pu opciók variancia-vegája a Black-Scholes modellben σ C = σ P = S τ σ π exp( d /) = ν o d = ln (S/K) + (r + σ /)τ σ τ Mivel a call és a pu opciók vegája azonos, a deriválás köveően a ké inegrál egy közös inegrállá alakul. [ S σ = S K ] K C(K)dK + S K P (K)dK = K ν o(k)dk { τ σ π exp ( ) } ln(s/k) + (r + σ/)τ σ dk = τ x = S/K helyeesíéssel inegrálunk, dx = S/K dk, az inegrálhaárok pedig megcserélődnek. Némi áalakíás köveően az inegrálban egy µ = ( r σ /)τ és σ = σ τ paraméerű lognormális eloszlás várhaó éréké ismerhejük fel. = τ { σ τ π exp (lnx ( r σ/)τ) σ τ } dx = τ exp(µ + σ /) = e rτ τ Szembeűnő, hogy a vega nem függ a spo áról. Ez az jeleni, hogy a log-konrakus a spo érékéől függelenül ugyanolyan érzékeny a varianciára. A. ábra jól szemlélei hogy simul ki az opciós csomag vegája egyre öbb opció használaa melle. A köési árfolyamok 5 és 5 közö mozogak, a baloldali ábra a 5-ös lépésköz, a jobboldali a sűrűbb, -es lépésköz melle muaja a vegá..4 dk=5. dk=...8 Vega.8.6 Vega Spo 5 5 Spo.. ábra. Az opciós porfólió vegája 9

10 Visszaérve.3-hoz, a log-konrakus eszőleges S szeparáor menén örénő felbonásával a replikáló porfólió a kövekezőképp néz ki: dk K e rτ S S ( e rτ X + log S ) S + rτ pu, ha K < S, call, ha K > S részvény beé A replikáló porfólió nulla időponbeli éréke megadja a variancia swap árá. Ez alapján a köési árfolyam a kövekezőképp számolhaó [ K var = rt logs ert S S + e rt S S C(K) dk + ert K (.7) ] S K P (K) dk + logs I S eszőlegesen megválaszhaó. Ha a vágási helynek az F = e rt S forward ára válaszjuk az előző képle ovább egyszerűsödik. K var = e rt [ F ] K C(K)dK + K P (K)dK.. Replikáció diszkré köési árfolyamok melle A.7-ben megado replikáció megvalósíása során ké problémával kell szembenéznünk. Az egyik, hogy a hedge dinamikus, a részvényekből arandó mennyiség folyamaos kiigazíás igényel. A másik, hogy a log-konrakus felbonása az opciók minden köési árfolyamon való kereskedheőségé feléelezi. Ezek mind hibá okoznak a ökélees hedge-hez képes. Az első problémá a porfólió gyakori újrasúlyozásával kezelhejük. Jelen fejezeben a log-konrakus véges sok köési árfolyamú opciókra bonásából fakadó hibá fogjuk vizsgálni. (.6)-o ekinve (S = F válaszás melle) ha az opcióka egy oldalra rendezzük, akkor az opciós csomag lejárakori éréke a kövekező kifizeéssel lesz egyenlő f(s T ) = F F f(s T ) = S T F log S T (.8) F F K (K S T ) + dk + K (S T K) + dk (.9) Prakikus a log-kifizeés helye f replikásával foglalkozni, mivel f felbonása során a kövény és forward agok elűnnek és így előállíhaó iszán opciók kifizeéséből. Tegyük fel, hogy a piacon a call opciók K < K c < K c <... köési árfolyamon kereskedeek, a puok pedig K > K p > K p >... srike-ok melle érheők el. Legyen K pu = {K, K p,... }, K call = {K, K c,... }, K = K pu K call. Jelölje ω K F a K köési árfolyamú opcióból arandó mennyisége. Ado ω K súlyok melle a replikáló porfólió ˆf kifizeési függvénye a kövekezőképp néz ki: ˆf(S T ) = K K pu ω K (K S T ) + + K K call ω K (S T K) + (.) A feni függvény szakaszonkén konsans, a örésponok az S K helyeken vannak. ˆf meghaározása oly módon örénik, hogy a közelíő függvény az S K pu K call ponokban egyezzen

11 meg f-fel. Ekkor [] alapján az ω súlyok a kövekezők ω Knc = f(k n+,c) f(k n,c ) K n+,c K n,c ω Knp = f(k n+,p) f(k n,p ) K n,p K n+,p ω Kic (.) n i= ω Kip (.) n Az így súlyozo opciós csomag kifizeésé az. ábra muaja. A súlyok megválaszása szemlélees. A ör például callok eseén K n+,c > S > K n,c melle ˆf(S) meredekségé adja meg, amihez az összes K i,c, i < n súly hozzájárul gondoljunk a callok kifizeési függvényére, így ω n,c -vel csak a fennmaradó rész kell bizosíani. i=.5.4 f kifizeése opciós csomag kifizeése Kifizeés ábra. Az f kifizeés és opciókkal örénő közelíése S T Mos bemuaunk egy másik módszer is az opciós súlyok meghaározására. ˆf-ól az köveeljük meg, hogy a kifizeési függvénye minél közelebb legyen f-éhez, ovábbá az eléréseke aszerin bünejük, hogy milyen valószínűséggel realizálódik az ado helyen S T. Az ω súlyoka ehá úgy keressük, hogy a inegrál minimális legyen, ahol a P függvény S T [ (f(s) ˆf Ω (S))P (S)] ds (.3) sűrűségfüggvénye. Speciálisan S T -ről felesszük, hogy a BS-világnak megfelelően lognormális eloszlás köve. Ω arra ual, hogy ˆf kifizeése függ az ω súlyokól. A meghaározásuk szimulációk segíségével fog örénni. Ehhez generálni fogunk öbb T időponbeli részvényára (szcenárió), majd ezekhez úgy válaszjuk meg az ω i súlyoka, hogy a replikáció és a replikálandó kifizeés szcenáriónkéni négyzees elérése minimális legyen. A részvényárak generálása a P sűrűségfüggvénynek megfelelően fog örénni, így ahol P (S) éréke nagy és ezálal.3-ban a hiba erősen bünee, o a szimuláció során gyakoribbak lesznek a realizálódások. Az egyes részvényárfolyamoka az S = {S,..., S m } halmaz jelöli (ehá mos S i eseén az alsó indexben lévő i nem időpono jelöl). A részvényárfolyamoka P -nek megfelelően

12 BS-modellben szimuláljuk. Jelölje C i,j az i. szcenárió eseében a K j köési árfolyamú, K j K eseén pu, K j K eseén pedig call opció kifizeésé. A K = K eseben call és pu opció is arunk, különböző súlyokkal. Tehá (K j S i ) +, ha K j K C i,j = (S i K j ) +, ha K j K Az egyes szcenáriók ala realizálódo opciókifizeéseke az A márixba rendezzük: C, C,... C,n C, C,... C,n A = C m, C m,... C m,n A K i köési árfolyamú opcióból ω i darabo kell arani, ezen súlyoka az ω oszlopvekorban gyűjjük össze, ω = [ω,..., ω n ] T, a replikálandó kifizeéseke pedig a v = [f(s ),..., f(s m )] T vekor aralmazza. Az i. szcenárióban az opciós csomag éréke n j= ω jc i,j, ennek kell az f(s i ) kifizeés előállíania. A replikáció megadásához ehá az alábbi opimalizációs feladao kell megoldani: min ω A ω v Először megvizsgáljuk, hogy a diszkré modell eredményei konziszensek-e a folyonossal. Ha K sűrűn aralmazza a köési árfolyamoka, az várjuk, hogy a modell visszaadja az (.9) szerini /K -es eloszlás. 4 x 4 3 folyonos replikáció súlyai diszkré replikáció súlyai ω K Köési árfoylam.3. ábra. Opciós súlyok a diszkré modellben A legöbb köési árfolyam eseében jól illeszkednek a folyonos modell jósola görbére a szimulációból származó eredmények, azonban ké helyen, a forward árfolyam körül valamin a széleken is elérés apaszalunk. Kérdés, hogy a modell eredményei mennyire megbízhaóak. A szimuláció újrafuava az egyes ω K érékere öbb realizáció is kapunk. A köési árfolyam függvényében

13 8 x 3 6 ω K szórása Köési árfolyam.4. ábra. Opciós súlyok szórása ábrázolva az ω K súlyok empirikus szórásá (lásd.4) megfigyelheő, hogy a szimuláció eredményei a széleken elég insabilak, azonban a forward árfolyam körüli elérés a szimuláció sabilan produkálja. A forwardól ávoli köési árfolyamoknál apaszal bizonyalan eredmény annak köszönheő, hogy ebben a arományban már viszonylag rikák a realizálódo S T érékek. Ha például egy nagy K i > F eseén a (K i, K i+ ) inervallumba egyelen S S részvényárfolyam esik, akkor ω Ki úgy lesz megválaszva, hogy az opciós csomag ezen S mellei éréke ponosan megegyezzen a replikálandó kifizeéssel. Ez anélkül eheő meg, hogy az S < S szcenáriók kifizeésé befolyásolná, mivel a K i köési árfolyamú call opció kifizeése S < K i eseén zérus. Ugyanez a helyze a forward árnál jóval alacsonyabb köési árfolyamok eseénél is, ugyanis ezen srike-okra a porfólióban pu opcióka arunk, melyek kifizeése a srike fölöi részvényárfolyam eseén űnik el, vagyis az ω K súlyok K << F eseén a mina dönő részére szinén nem lesznek haással. A jelenség a minaelemszám növelésével nem üneheő el, haására az csak a forward áról ávolabb olódik..3. Numerikus eredmények f imén bemuao replikációjának megfelelő ω K -ka különböző sűrűségű köési árfolyamok melle is meghaározam. A legkisebb srike-o, ami melle kereskedheő az opció -nak veem, a legnagyobba 4-nak. A forward árfolyam vol. A köési árfolyamok lépésközé dk = {, 5, 5, }-nak válaszoam. Példakén a dk = 5 ese melle kapo súlyoka az. ábláza muaja. A K = köési árfolyam készer szerepel, mer a vágási ponnál megengedjük, hogy puo és call is arsunk. K ω K ábláza. Opciós súlyok dk = 5 eseben 3

14 A várakozásunk az, hogy a feloszás sűrűsödésével javul a replikáció ponossága. Ennek ellenőrzéséhez a meghaározo ω súlyoka az illeszés során használ S-ől függelen, újra generál adahalmazon eszelem. Mind a négy dk melle kiszámolam az f(s) ˆf(S) elérések szórásá. Az eredményeke a. ábláza összegzi. Az egyes szcenáriók ala apaszal elérésekről készül hiszogramok a.5 képen láhaók. Viszonyíáskén kiszámoluk a replikálandó f kifizeések abszolú álagá is, melyre m =, 98 érék adódo. Az arányosío elérések vizsgálaa insabil eredményhez veze, mer a nullához közeli kifizeések eseén a százalékos hibák nagyon magasak. dk 5 5 opciók száma szórás,5,84,35,.. ábláza. opciók száma és a replikálás szórása különböző dk-k eseén.5 x dk= x dk= dk=5 x 3.5 x dk=.5. ábra. Replikációs hibák hiszogramjai különböző dk-k eseén A variancia swap különböző módszerekkel számol köési árfolyamá az.3 ábla muaja. Az árazás Heson modellben örén, a kalibráció a modellillszés fejezeben foglalam össze. HM-ben MC-szimuláció opciós árakból.59%.595%.53%.3. ábláza. K var meghaározása HM-beli analiikus képleel, Mone-Carlo szimulációval és opciós árakból 4

15 X T K vol. fejeze Volailiás swap Ebben a fejezeben a volailiás swapoka fogjuk vizsgálni. Az árazási módszerek áekinése melle bemuajuk Peer Carr és Roger Lee [3] cikkük alapján a volailiás swapok részvényopciókkal örénő replikálásá is. Láni fogjuk, hogy a variancia swapokkal ellenében az árazás és a replikálás is sokkal bonyolulabb felada. A volailiás swap lejárakori kifizeése az esedékes időszak ala megfigyel volailiás mínusz egy, az ügyleköéskor meghaározo összeg, vagyis: A fair köési árfolyam a variancia swap eseéhez hasonlóan az a K köési árfolyam, melyre a volailiás swap kezdei éréke nulla, ehá K vol = E X T. Álalában egy kifizeés gyöké nem riviális árazni, replikálni, ráadásul jelen eseben maga az alapermék is összee. Mielő ráérnénk a variancia swap replikálására és a köési árfolyam ponos meghaározására, [7] alapján bemuaunk egy, a gyökfüggvény sorfejésén alapuló közelíő módszer... Approximáció sorfejéssel Ha az árazás során a várhaó érék felcserélheő lenne a gyökvonással, akkor a köési árfolyam meghaározása egyszerűen vissza lenne vezeve a varianca swap árazásának problémájára, ami már az előző fejezeben megoldounk. Ez azonban nem elesül, K vol = E X T E X T = K var (.) A köési árfolyamok közöi egyenlőlenség a Jensen-egyenlőlenségből kövekezik, a gyökfüggvény konkaviása révén. Az iméni becslés javíhaó, ha ekinjük a x függvény Taylor-sorá, és abból ovábbi agoka is figyelembe veszünk.... Lineáris közelíés Ha.-ben a x = X T x = a + x a a (x a) 8a 3/ + O(x 3 ) (.) és a = K var helyeesíésekkel élünk, az első ké ag a volailiás swap kifizeésének egy lineáris közelíésé adják. A második ag kifizeése megfelelő mennyiségű varianca 5

16 swap kifizeésével egyenlő, így a módszer nem csak árazásra használhaó, egy nem úl ponos, de egyszerű replikáció is bizosí. X T K var + K var ( X T K var ) (.3) Várhaó éréke véve az E ( X T K var ) ag elűnik mivel K var - pon úgy haározuk meg, hogy a variancia swap nulla időponbeli éréke zérus legyen és K vol érékének egyszerűen a K var közelíés adódik. Ez megegyezik azzal, minha.-ben egyenlőlenség helye egyenlőség állna, összhangban azzal, hogy a várhaó érék ámegy a lineáris függvényeken. Ahogy X T realizálódo éréke elávolodik K var -ól, a közelíés egyre ponalanabb lesz, lásd.. 7 Kifizeés 6 volailiás swap cash+variancia swap 5 / K var K var Realizálódo variancia %.. ábra. A volailiás swap kifizeése és variancia swappal való közelíése... Konvexiási hiba a Heson modellben Az előbb a másodrendű ago elhagyva a volailiás swap egy közelíő replikációjá kapuk. A négyzees ag elhanyagolására azér vol szükség, mer a ( X T K var ) kifizeés előállíása bonyolul, de ha csak a köési árfolyam meghaározása a cél, akkor HM-ben a K vol K var becslés ovább javíhaó. I megjegyezzük, hogy Carr-Lee [3] cikkükben megadják a X n T alakú kifizeések opciókkal örénő replikálásá. Vélheőleg járhaó ú lenne a sorba feje gyökfüggvény kellően sok agjá replikálni a [3]-ban bemuao módszer alapján, ezzel állíva elő a volailiás swapo. Visszaérve.-hez, várhaó éréke véve az E ( X T K var ) ag éppen X T így Cseréljük meg a szórásnégyzee az inegrállal. D X T = D K vol K var D X T 8K 3/ var v d = szórásnégyzee, (.4) Cov (v s, v ) ds d (.5) 6

17 A hibaag meghaározásához ehá a variancia kovarianciasrukúrájá kell kiszámolnunk. HMben v CIR folyamao köve, melye az ő leíró dv dinamikával definiálunk. [5] alapján.6 megoldása a.7-ben közöl v folyama. dv = α(β v )d + η v dw (.6) v = β + (v β)e α + ηe α e αu v u dw u (.7) E v = β + (v β)e α (.8) A hivakozo könyvben v hibásan vol megadva, a β ag nem szerepel a jobb oldalon. Könnyen ellenőrizheő, hogy a feni.7 folyama valóban kielégíi a CIR folyamao definiáló szochaszikus differenciálegyenlee. A kövekezőkben legyen s <. A kovarianciá definíció szerin felírva, Cov (v s, v ) = E (v s E v s )(v E v ) (.9) ( s = E ηe αs e αu )( v u dw u ηe α e αu ) v u dw u (.) [ ( s = η e α(s+) E e αu ) ( s v u dw u + E e αu )( v u dw u e αu ) ] v u dw u s (.) (.)-ben a -ig aró inegrál s-nel keéválaszouk. A második agban a ké szochaszikus inegrál jelölje Y s és Y. Y s mérheő F s -re, így a oronyszabály érelmében, valamin kihasználva, hogy a Wiener-folyama szerini inegrál várhaó éreké : E (Y s Y ) = E (E s (Y s Y )) = E (Y s E s Y ) = Tehá (.)-ben a második ag elűnik. Az első agra alkalmazva az Ió-izomeriá, majd a várhaó éreke az inegrál mögé víve kapjuk, hogy ( s Cov (v s, v ) = η e α(s+) E e αu ) v u dw u s = η e α(s+) E e αu v u du s = η e α(s+) e αu E v u du s = η e α(s+) e αu (β + (v β)e αu )du = v η α ( e α e α(s+)) + η β α (e α( s) + e α(+s) e α) Ellenőrzésképp kiszámoluk a kovarianciá s = és s = érékekre, mely speciális eseekben rendre nullá és v szórásnégyzeé kell kapnunk. Az eredmények ezzel konziszensek. Visszaérve (.5)-re a kovariancia szimmeriájá és az imén levezee alakjá kihasználva: D X T = Cov (v s, v ) ds d (.) = η 5β + αβt + e αt (β v ) + v + 4e αt (β + αβt αt v ) α 3 (.3) Az inegrál a Wolfram Mahemaica program segíségével számolam ki. 7

18 .. Árazás differenciálegyenleel Az előző részben áekine eljárások csak közelíő eredményeke bizosíoak, a mos kövekező módszerrel azonban leheőség nyílik a volailiás swapok ponos árazására is. Mark Broadie és Ashis Jain [5]-ben leír eredményei köveve HM-ben le fogunk vezeni egy differenciálegyenlee, melynek megoldásával a varianciá leíró CIR folyama rögzíe paraméerei melle eszőleges kezdei volailiás melle megkaphaó a volailiás swap fair ára. A differenciálegyenle megoldása nem része a dolgozanak, min leheséges árazási módszer muajuk be. Emlékezeőül a CIRfolyamao leíró SDE: dv = α(β v )d + η v dw Legyen Y a volailiás swap forward árfolyamaa, vagyis Y = E XT A T időponig felkumulálódo varianciá a ponban ké részre vágjuk. I = Ez alapján a volailiás swap forward árfolyamaa v s ds Y = E I + v s ds = F (, v, I ) Y valóban leírhaó a feni három mennyiség függvényekén, és I melle a lejáraig háralévő variancia becsléséhez v minden információ aralmaz a folyama Markov-ulajdonságából kifolyólag. Alkalmazzuk az Ió-formulá F -re. Mivel di = v d, I kvadraikus variációja zérus, így a másodrendű deriválakból csak a v szerini nem űnik el. df = F F F d + dv + v I di + F v d v Kihasználva, hogy v és I dinamikája ismer, azoka visszahelyeesíve a feni differenciálegyenle az alábbi forma öli df = [ F + F v α(β v ) + F I v + ] F v ηv d + F v ησ dw (.4) F a volailiás forward árfolyamaá írja le, melynek a kockázasemleges mérék szerini drifje zérus, mi szerin F -nek ki kell elégíenie az alábbi parciális differenciálegyenlee F + F v α(β v ) + F I v + F v ηv = A volailiás swap kifizeési függvénye alapján F T -beli érekéi ismerek, F (T, v T, I T ) = I T Ahhoz, hogy a PDE- meg udjuk oldani, az I és v válozók menén is meg kell adni a peremérekéke. Ezeken a helyeken F ponos érekéinek megadása helye azzal a felevéssel élünk, hogy a másodrendű deriválak elűnnek, vagyis F I = I=Imin,I max F v = (.5) v=vmin,v max 8

19 .3. A volailiás swap replikálása A kövekezőkben [3] alapján bemuajuk Carr és Lee módszeré a volailiás replikálására. ÁMben fogunk dolgozni, felesszük, hogy r =. Mielő nekilánánk a levezeésnek röviden vázoljuk annak fonosabb lépései. Min ahogy [9]-ban Klaus Schürger is használja, az q kifizeés áírhaó a kövekező alakra: e zq q = dz (.6) π z 3/ Ekkor várhaó éréke véve és az az inegrállal felcserélve az E e zq exponenciális kifizeés replikálásá kell megadnunk, és ezekből már fel lehe épíeni a q kifizeés. Láni fogjuk, hogy az exponenciálisok replikálása csak a variancia és a részvényárfolyam függelensége melle lesz ökélees, a ρ ese hibá fog eredményezni. Ennek kezelésére Carr és Lee bevezeik a korreláció-immuniás fogalmá, amivel a ρ eseben csak O(ρ ) nagyságrendű hibával kell számolnunk. Az exponenciálisok korreláció-immúnis előállíásá kihasználva végül megadjuk a volailiás swap replikációjá. A kövekezőkben ehá három ponon kereszül vesszük á a volailiás swap replikálásá: A korreláció-immuniás fogalmának bevezeése Az exponenciális kifizeések replikálása Az exponenciálisok használaával a volailiás swap replikálása.3.. Korreláció-immuniás A variancia swap replikálása során az S és σ folyamaok korrelációja nem befolyásola az eredmény, az (.7)-ben megado replikálás a korreláció minden éréke melle ökélees vol. A volailiás swapok eseében ez nincs így, de Carr és Lee módszere eszköz ad arra, hogy az árazás korrelációra való érzékenységé bizonyos érelemben csökkensük. ÁM-ben a variancia swapokhoz hasonlóan opcióárakból fogjuk meghaározni a volailiás swap köési árfolyamá. Legyen G a kiindulási opciós porfólió kifizeési függvénye. Ekkor az árazás a kövekezőképp néz ki: E X T = E G(S T ) (.7) Láni fogjuk, hogy végelen sok alkalmas G függvény léezik, ha S és σ függelenek. Az árazás ρ feléel mellei ponalanságá a kövekezőképp érzékelehejük: a szokásos módon írjuk á S dinamikájá ÁM-ben ρ-hoz megfelelő súlyozással úgy, hogy a részvény és a volailiás fejlődésé hajó ké Winener-folyama függelen legyen. ds = ρ σ S dŵ () + ρσ S dw () (.8) ahol Ŵ () és dw () függelen Wiener-folyamaok és σ függelen Ŵ () -ől. Ha ρ- -nak válaszjuk, akkor a ké folyama függelen és.7-ben az egyenlőség fennáll. ρ érékének válozaására a σ folyama érzékelen, így.7 bal oldala minden ρ eseén azonos, azonban S dinamikája és ezzel együ E G(S T ) is ρ-val együ válozik. Olyan G függvény szerenénk válaszani, mely minél 9

20 kevésbé érzékeny ρ érékére. A kövekezőkben definiálni fogjuk mi érünk egy kifizeés korrelációimmuniása ala. Ehhez bevezejük a kifizeések Black-Scholes árá. Egy F (S T ) kifizeés σ szórás mellei Black-Scholes ára ala az F BS (S, σ) = F (ys ) e (y+σ /) σ dy (.9) πσy éréke érjük, ahol y egy µ = várhaó érékű és σ szórású lognormális eloszlás éréke. BS-ben a kockázasemleges méréke szerin S T = ys, vagyis a feni képle ulajdonképpen az F kifizeés BS modellbeli kockázasemleges mérék szerini várhaóéréke. r = mia nem kell diszkonálni. W () és W () F -BM, σ és W () adapálak egy H F filrációhoz ami függelen F W () -ől. Ekkor S dinamikája a kövekezőképp alakul: ds = ρ σ S dw () + ρσ S dw () (.) I a σ és S folyamaok W () -n kereszül összefügghe. Ezen modellben egy f(s T ) kifizeés -beli éréke a kövekezőképp adhaó meg Black-Scholes árral: E F (S T ) = E F BS (S M,T (ρ), σ,t ρ ), (.) ahol M,T (ρ) = exp ( σ,t = ( ρ ) / σudu σ u du + ρ σ u dw () u ) Ahhoz, hogy ez belássuk, ekinsük az.-ben felír részvényárfolyamnak megfelelő X = logs folyamao. Az Ió-formula alapján ehá dx = ρ σ dw () + ρσ dw () σ d X T X = = ρ σ d + ρσ dw () Ekkor H T F -re feléelezve X T X N ρ σ d + ρ σ dw (), dx s = log(m,t (ρ)) σ,t ρ + ρ σ s dw s () ( log(m,t (ρ)) σ,t ρ ), σ,t ρ Mivel S T = S e X T X és a lognormális eloszlás várhaó éréke alapján E(e X T X H T F ) = M,T (ρ), a oronyszabály alkalmazva megkapjuk.-e E f(s T ) = E [ E ( f(s e X T X H T F )] = E f BS (S M,T (ρ), σ,t ρ ), A Black-Scholes árak segíségével definiálhajuk, hogy mi érünk korreláció-immúnis kifizeésnek. Tekinsük az F kifizeés BS-árának ρ szerini Taylor sorá a ρ = pon körül. E F (S T ) = E F BS (S M,T (ρ), σ,t ρ ) E F BS (S, σ,t ) + ρs E [ F BS s (S, σ,t ) σ u dw () u ] + O(ρ )

21 Mivel σ,t nem mérheő F -re nézve, F BS / s nem emelheő ki a várhaóérékből. Azonban ha F BS / s) nem függ a második argumenumáól, akkor a várhaó érékből kihozva a lineáris ag elűnik, mivel az az F kifizeés éréke σ u dw u szochaszikus inegrál várhaó éréke zérus. Ebben az eseben ehá E F (S T ) E F BS (S, σ,t ) + O(ρ ) Ha.7-ben a G kifizeés rendelkezik a feni ulajdonsággal, akkor a korreláció csak egy négyzees hibá eredményez az árazás során. Ezek alapján az mondjuk, hogy egy < T időponban az F kifizeés korreláció-immúnis, ha léezik egy F -mérheő c, amire minden σ eseén.3.. Exponenciális kifizeések F BS s (S, σ) = c (.) A korreláció-immuniás iszázásá köveően áérünk az exponenciális kifizeések árazására. Ahogy.6-ben láuk, a variancia swapo végelen sok exponenciális kifizeésből fogjuk összerakni, így ezen fejeze kulcsfonosságú a swap árazása és replikálása szemponjából. λ C eseén a E e λ X T feléeles várhaó éréken belül, a időponból nézve a variancián kereszül van vélelenség. Célunk a várhaó érék áalakíás úgy, hogy a vélelen a variancia helye az S T részvényárfolyam érékéből származzon, és így a kifizeés a Breeden-Lizenberger formula alapján részvényopciók felhasználásával árazhaó és replikálhaó legyen. Ehhez ekinsük az X T X eloszlásá az F FT σ feléel melle. X T X T X = dx s = S s ds s σ s ds = σ s dw s X T X mérheő FT σ -re nézve, így az eloszlás szemponjából konsanskén viselkedik, azonban az inegrálban a részvényárfolyamo meghajó Wiener-folyama az inegráor, mely feléelezésünk szerin függelen F σ T -ől, és így ezen agon kereszül marad X T X -ben vélelen. Az inegrál normális eloszlás köve, így ( X T X N X ) T X, X T X Legyen p C. A oronyszabály alkalmazva ( )] E e p(x T X ) = E [E e p(x T X ) F FT σ (.3) A belső feléeles várhaó érékben X T X.3 alapján normális eloszlás köve, így a várhaó érék egyenlő a megfelelő paraméerű normális eloszlás generáorfüggvényével, ami alapján E e p(x T X ) = E [e ( p/+p /)( X T X ) ] = E e λ( X T X ), ahol λ = p / p/ helyeesíéssel élünk, ami alapján p = / ± /4 + λ. A jobb oldalon e λ X kiemelheő a várhaó érékből, amivel ászorozva, valamin figyelembe véve, hogy X = log(s T /S ) az exponenciális árára a kövekezőképp alakul: E e λ X T = e λ X E (S T /S ) /± /4+λ (.4)

22 Az iméni eredmény csak ρ = melle ponos. A kövekezőkben a feni függvény úgy módosíjuk, hogy az exponenciális kifizeés helyes árazása melle korreláció-immúnis legyen. Ehhez fel fogjuk használni Carr és Lee [3]-ben közöl eredményé, mely szerin σ és S függelensége melle eszőleges f kifizeési függvényre E f ( ST S ) [ ( )] ST S = E f S S T (.5) Ez felhasználva ovábbi, a variancia exponenciális kifizeésé szinén helyesen replikáló függvényeke alkohaunk, melyek közö alálni fogunk olya, ami eljesíi a korreláció-immuniás feléelé. ) /± /4+λ ( ) E e λ X T = e λ X E ( ST ST + f S ( ) T S f S S S S T Az f függvény eszőleges megválaszása melle a feni kifizeés helyesen árazza az exponenciális. Válasszuk meg f-e f(s T /S ) = θ(s T /S ) / /4+λ -nak, ahol θ eszőleges F mérheő. Így E e λ X T = e λ X E [( θ)(s T /S ) /+ /4+λ + θ(s T /S ) / /4+λ ], ahol θ eszőleges. Úgy szerenénk megválaszani, hogy a kifizeés eljesíse a korreláció-immuniás feléelé. Ehhez legyen Az exponenciális éréke így θ ± (λ) = p ± (λ) = / ± + 8λ (.6) + 8λ E e λ X T = e λ X [θ + (S T /S ) p+ + θ (S T /S ) p ] (.7) Leellenőrizheő, hogy ez a kifizeés valóban korreláció-immúnis, de az exponenciálisoka önmagukban nem fogjuk használni, így a korreláció-immuniás csak a volailiás-swap eseében fogjuk beláni A replikáló porfólió Az exponenciálisok replikálásának ismereében részvényopciókból és beéből elő udjuk állíani a volailiás swapo. Ehhez a X T kifizeés fel fogjuk írni exponenciálisok inegráljakén..6 alapján, = X T helyeesíéssel élve E X T = π E = π = π = π E e z X T z /3 dz (.8) (θ + + θ ) E e z X T dz (.9) z /3 (θ + + θ ) e z X E (S T /S ) p± dz (.3) z /3 θ + e z X (S T /S ) p+ z /3 + θ e z X (S T /S ) p z /3 dz (.3).4-ben kihasználuk, hogy θ + + θ =, valamin alkalmazuk a Fubini-éel. (.4) szerin az exponenciális replikálása p + és P válaszás melle is helyes. θ ± -szal beszorozva ennek megfelelően

23 válaszjuk meg p-, végül (.3)-ben a várhaó érék és az inegrál felcserélésekor ismé használuk a Fubini-éel. Ezek alapján a volaliás swap szineikus volailiás swappal (SVS) örénő árazása a kövekezőképp örénik: G SVS (S T, S, X ) = π E X T = E G SVS (S T, S, X ) (.3) θ + e z X (S T /S ) p+ z /3 + θ e z X (S T /S ) p z /3 dz, (.33) ahol p és θ érékei (.5)-nek megfelelőek. A ké kifizeés közö nagyon fonos különbség, hogy X T -ben a vélelen a variancián kereszül van jelen, míg a G SVS (S T, S, X ) kifizeésben a részvényárfolyam a bizonyalanság forrása. X és S a időponban ismer, így azokra, min a G SVS kifizeés paraméereire ekinünk. SVS azon úl, hogy replikálja a volailiás swapo, korreláció-immúnis is. Ehhez (.) definíció szerin ekinsük a G SVS -nek megfelelő BS-kifizeés. G BS SVS S T = ( G SVS (ys T )φ(y)dy) (.34) ST =S S T ST =S = G SVS (ys T ) S T φ(y)dy (.35) ST =S = π = π e z X (θ + p + y p+ + θ p y p ) S z 3/ φ(y) dy dz (.36) e z X (θ + p + yp+ φ(y) dy + θ p yp φ(y) dy) S z 3/ dz (.37) A Wolfram Mahemaica számíásai alapján az y p+ φ(y) és y p φ(y) inegráljaik megegyeznek, így kihasználva, hogy θ + p + + θ p = a z szerini inegrandus elűnik, így eljesül a korrelációimmuniás feléele. G SVS -en a Breeden-Lizenberger formulá használva megkapjuk a volailiás swap részvényopciókkal, forwarddal és beéel örénő replikálásá. A variancia swap eseében az opciós porfólió saikus vol, jelen eseben azonban (.33)-ban G SVS második és harmadik válozóján kereszül az idő múlásával folyamaosan válozik, így az opciós csomag folyamaos kiigazíás fog igényelni. Az r = feléel melle a forward ár megegyezik a spo árral, így a vágási pon minden -re S lesz. Ebből kövekezik, hogy a replikációban a forward ügyle éréke mindig zérus. Beéből G SVS (S, S, X )- kell aranunk, ami G SVS (S, S, X ) = π θ + e z X z /3 + θ e z X z /3 dz, = X, mivel θ + + θ =. Az opciós súlyoka a kifizeési függvény második deriválja haározza meg. G SVS - készer deriválva kapjuk, hogy G SVS (S T, S, X ) = e z X π K z [θ +(K/S / ) p+ + θ (K/S ) p ] dz (.38) S T ST =K A vágási ponnak megfelelően a időponban K < S eseén pu, K > S eseén pedig call opció arunk. A replikáció ehá a időponban a kövekező ermékekből áll: dk e z X π K z [θ +(K/S / ) p+ + θ (K/S ) p ] dz X pu, ha K < S, call, ha K > S beé 3

24 A időponbeli opciós csomagnak nulla a kifizeése, ha lejárakor a részvényárfolyam megegyezik a vágási ponal, vagyis S -vel. A lejárahoz közeledve S T -nek egyre kevesebb ideje lesz elmozdulni S -ől, így az opciós csomag kifizeése T -hez arva elűnik, és az együes kifizeésé csak a X T érékű beé fogja adni, vagyis a porfólió replikálja a volailiás swapo. Carr és Lee [3] cikkükben a porfólió önfinanszírozóságá is beláják..4. Szimulációk a replikációra A replikáció a kövekezőképp inerpreáljuk: legyen [,,,..., n = T ] a [, T ] időinervallum feloszása. Ezeken az időponokon fogjuk a porfólió kiigazíani. Ismer, hogy az i. periódusban a K köési árfolyamú opcióból ω i,k darabo kell aranunk. Jelölje C i,k az i. periódusból nézve a T -ben lejáró opció árá. Ekkor az opciós csomag éréke Π i = K ω i,k C i,k A kövekező időperiódusra lépve az opciók árának válozásából Π éréke a kövekezőképp módosul Π i = K ω i,k (C i+,k C i,k ) Ebből a pénzből fedezzük az ásúlyozás, aminek a kölsége K (ω i+,k ω i,k )C i+,k, a maradék pénz pedig beébe helyezzük. Az opciós csomag éréke T -hez közeledve nullához ar, a kereskedés eredménye a beében kumulálódik fel, melynek T -beli éréke előállíja X T -. A kereskedési sraégiá megpróbálam Malabban implemenálni. Az eredmény a. ábra muaja opciós csomag éréke beé volailiás Idõ.8... ábra. Variancia swap replikálása A megvalósíás egyenlőre nem ökélees. Az opciós csomag éréke a várakozásnak megfelelően folyamaosan csökken, lejárakor pedig elűnik, a beé azonban nem kövei X -. 4

25 3. fejeze Variancia opció Ebben a fejezeben a variancia opciókkal fogunk foglalkozni. K köési árfolyam melle a varianciára szóló call opció kifizeési függvénye: f( X T ) = ( X T K) + A variancia opcióka csak HM-ben fogjuk vizsgálni. Bemuajuk a ermék árazásához használhaó parciális differenciálegyenle levezeésé Mark Broadie és Ashish Jain [5] cikké köveve. 3.. Árazás differenciálegyenleel A PDE levezeése a BS-egyenle levezeéséhez hasonlóan fog örénni. Felállíunk egy dinamikus porfólió, melyben az opció melle megfelelő számú variancia swapo is arva elimináljuk belőle a kockázao, és így a porfólió hozamának kihasználva a piac arbirázsmenességé a kockazasemleges eszköz hozamával kell megegyezzen. Legyen a variancia call érékfolyamaa C = e rτ E (X K) + A porfólió álljon egy variancia opcióból és γ darab K var köési árfolyamú variancia swapból. Ekkor a porfólió -beli éréke Π = γ E (X T K var ) + C A volailiás swap eseéhez hasonlóan, ha a lejáraig kumulálódó varianciá a ponban ké részre bonjuk, akkor az opció -beli ára felírhaó, az addig felkumulálódo variancia, I és a pillananyi variancia, v függvényekén. Legyen ehá C = G(, v, I ) Az Ió-formulá alkalmazva G dinamikája dg = G G d + v dv + G I di + G v d v (3.) [ G = + G v α(β v ) + G I v + ] G v ηv d + G v ηv dw (3.) 5

26 Tekinsük a porfólió érekének megválozásá egy rövid idő ala. A variancia swap forward árának dinamikája.4 alapján ismer, így (3.)- is felhasználva, a folyamaok diszkreizálásá köveően kapjuk, hogy Π = α df + dg (3.3) ( ) [ F G = γ v η v W + + G v α(β v ) + G I v + ] G v ηv + G v ηv W (3.4) Ahhoz, hogy a vélelen elimináljuk a porfólióból, legyen γ = G v / F v. Az így megválaszo γ- visszahelyeesíve láhaó, hogy a porfólió kockázaá generáló Wiener-folyamaok kiesnek, és így Π megválozása Π = [ G + G v α(β v ) + G I v + ] G v ηv Az arbirázsmenesség feléele mia a kockáza eliminálásá köveően a befekeés hozama meg kell egyezzen a kockázasemleges ermék hozamával, így [ G + G v α(β v ) + G I v + ] G v ηv = rg -vel való egyszerűsíés uán kapjuk, hogy G + G v α(β v ) + G I v + G v ηv rg = (3.5) A variancia call kifizeési függvénye adja a lejárakori peremfeléel, vagyis G(T, v T, I T ) = (I T K) + A másik ké válozóhoz arozó peremfeléeleke.5-vel megegyezően válaszjuk, ehá F F I = I=Imin,I max v = v=vmin,v max 3.. Replikáció variancia opciókkal Az eddigiek során a Breeden-Lizenberger formulá arra használuk, hogy részvényopciókkal replikáljunk részvény alapermékű európai ípusú kifizeéseke. A dekompozíció azonban nem feléelez semmi az alapermékről, csupán a kifizeési függvény írja fel kereskede ermékek kövény, forward és opció kifizeési függvényeinek megfelelő kombinációjakén. Ez leheősége ad arra, hogy eszőleges variancia derivaíva kifizeési függvényére alkalmazva a Breeden-Lizenberger formulá, az beéel, variancia swappal és variancia opciókkal replikáljuk. X T alapermékkel felírva, szeparáornak κ- válaszva.5 szerin az f kifizeés dekompozíciója f( X T ) = f(κ) + f (κ)( X T κ) + κ f (K)(K X T ) + dk + κ f (K)( X T K) + dk (3.6) A részvény alapermékű származao ermék dekompozíciójához hasonlóan az első ag i is egy egyszerű beé. A második agban egy variancia swap kifizeésé ismerhejük fel, az inegrálok pedig egy variancia opciókból álló csomag kifizeésének felelnek meg. 3.6 ugyan ényleges replikálásra nem 6

27 használhaó, mivel a variancia opciók sokkal kevésbé kereskede ermékek, és az elérheő köési árfolyamok is sokkal rikábbak, min például az SnP5 indexopciók eseében, árazásra azonban mégis használhaó 3.6, feléve, hogy a variancia opciók ára haékonyan számolhaó. A volailiás swap 3.6 szerini dekompozíciója κ = K var válaszás melle a kövekezőképp néz ki X T = K var + X T K var K [ var Kvar 4 K (K X 3/ T ) + dk + ] K var K ( X 3/ T K) + dk Várhaó éréke véve a második ag elűnik, mivel a K var köési árfolyam melle a varianca swap szerződésköéskori éréke zérus. A volailiás swap fair köési árfolyama a variancia pu és call árai P var (K) és C var (K)-val jelölve K vol = [ K var Kvar 4 K P var(k) dk + 3/ ] K var K C var(k) dk 3/ Az iméni eredmény érdemes összehasonlíani (.4)-gyel. K vol - mindké eseben K var kiigazíásával haározzuk meg, fonos azonban megjegyezni, hogy 3.7-ben az opciós csomag érékének levonásával ponos eredmény kapunk, míg (.4) egyrész a másodrendűnél magasabb agok elhagyásából kifolyólag ovábbra is csak közelíő érékkel szolgál, másrész (.4) meghaározásakor kihasználuk, hogy a variancia CIR-folyamao köve. (3.7) A kövekezőkben Mone-Carlo szimulációval beárazzuk a variancia opció különböző köési árfolyamok melle. Az így kapo opcióárakkal 3.7 alapján megadjuk a variancia swap fair köési árfolyamá. A szimuláció HM-ben végezem, a 3.-ben láhaó paraméerek melle. A kapo opcióárak call eseén a 3. ábrán láhaók, a 3.7 alapján örénő árazás eredményei pedig a 3. ábláza muaja..5. Call ára Köési árfolyam 3.. ábra. Variancia call ára különböző köési árfolyamok melle 7

28 K vol K vol variancia opciókkal.47 %.4 % 3.. ábláza. Volailiás swap köési árfolyama variancia opciókkal A ké árazási módszer megegyező eredményre vezee. Szimulációból számío opcióárakkal persze nincs érelme a variancia derivaíváka árazni, a szimulációs populációból egyenesen a derivaíva ára is számolhaó lenne. A 3. ábláza eredményei inkább csak az árazási módszerek konziszenciájá igazolják. 8

29 Paraméerilleszés Ebben a fejezeben bemuajuk a szimulációkhoz használ Heson modell kalibrációjá. A modellilleszés a [8]-ban írak alapján örénik, a Malab implemenációhoz használ kódok is onnan valók. Isméelen felírjuk a modell kockázasemleges mérék szerini dinamikájá: ds = rs d + v S dw () dv = α(β v )d + ησ dw () Cov(dW (), dw () ) = ρd A modell felállíásához az Ω = {v, α, β, η, ρ} paraméereke kell meghaároznunk. A modellben az opciók árai függnek ezen paraméerek érékeiől. Úgy fogjuk megválaszani a szabad paraméereke, hogy az így adódo opcióárak minél kisebb hibával írják le a piacon megfigyel, valós áraka. Az opciók árazása a kockázasemleges mérék szerin örénik, így a megfigyel árakból a kockázasemleges mérék alai paraméerekre udunk kövekezeni. Jelölje a K i köési árfolyamú és T i lejáraú call opció Ω paraméerek mellei árá C Ω i (K i, T i ), a piacon megfigyel ára pedig Ci P iaci (K i, T i ). Az Ω paraméerek illeszkedésének ponosságá a becsül és valós árak hibájának négyzeösszegével mérjük, célunk ehá a kövekező függvény érékének minimalizálása: G(Ω) = N i= [ C Ω N i (K i, T i ) Ci P iaci (K i, T i ) ] Az opimalizáció gyors lefuásához elengedheelen az opcióárak haékony számíása. A karakeriszikus függvények módszerével amennyiben ismer logs T karakeriszikus függvénye a vanilla opciók árai gyorsan számíhaók. Legyen logs T karakeriszikus függvénye Ψ(w). Ekkor a K köési árfolyamú call opció ára C = S Π e rt KΠ, ahol Π = + π Π = + π [ e iw logk ] Ψ(w i) Re dw iwψ( i) [ e iw logk ] Ψ(w) Re dw iw 9

30 A Heson modellben logs T karakeriszikus függvénye Ψ(w) = exp{βc(t, w) + σ D(T, w) + iwlog(s e rt )} C(, w) = α [r η ( )] ge h log g D(, w) = r e h ge h r, = b ± h η h = b 4aγ g = r r a = w iw b = α ρηiw γ = η A modellilleszéshez használ SnP5 call opciók adaai a Bloomberg program segíségével nyerem. Az SnP5 opciók ideálisak a kalibrációhoz, mer egyrész likvidek, így a ben lévő opcióárak jól reprezenálják a piaci várakozásoka, másrész ezen opciók sűrű köési árfolyamok melle érheők el. A modellilleszéshez szükséges még udni a spo árfolyamo valamin a kockázamenes hozamo, mely feléelezésünk szerin minden lejárara azonos. Az SnP5 spo árfolyama S = 57, 4, diszkon kamalábnak pedig az éves USD LIBOR- ekineem, melynek éréke r =, %. A paraméerilleszés eredményei a 3. ábláza muaja, a kalibráció során használ opciók adaai és az illesze modell szerini árak hibái a 3.3 és 3.4 áblázaok foglalják össze. A lejáraok évben érendők. v α β η ρ.7% % 53.64% ábláza. A kalibráció eredményei Az illeszési hibáka aralmazó 3.4 áblázaban az álagos négyzees eléréseke lejáraonkén és köési árfolyamonkén is felüneük. Ebből láhaó, hogy az illeszkedés a közepes lejáraok eseén ponos, a közelebbi és ávolabbi lejáraok melle a hibák növekedés muanak. A köési árfolyamok menén hasonló jelenség nem figyelheő meg. Az elérések az opciók áraihoz viszonyíva csupán néhány százalékosak, elekinve a mélyen ou of he money opciókól, melyek eseében azok alacsony ára mia a relaív hiba megnövekszik. Az illesze Heson modellből a Mone-Carlo szimulációhoz miná aralmazó populáció generálam. A kalibrálás során [8]-ban írak szerin az illesze paraméerekől megköveelük, hogy eljesísék a variancia folyama nem-negaiviásá bizosíó αβ > η Feller-feléel. A szcenáriók generálása során ennek ellenére a diszkerizációból adódóan megjelenek negaív varianciák. Ezen szcenárióka kiszűrük a populációból, és újaka generálunk helyeük. 3

31 Srike\Lejára ábláza. A kalibrációhoz használ opciók Srike\Lejára err err ábláza. A ényleges és a modellbeli árak abszolú elérése 3

32 Összefoglalás A dolgozaban öbb varianciára szóló derivaív ermék árazásá és replikálásá is áekineem. Az első fejezeben a log-kifizeések előállíására bemuaam egy szimulál adahalmazon örénő kalibrációs módszer. A folyonos modellől való apróbb elérés okának felderíése ovábbi vizsgálaoka igényel. A második fejezeben a közelíő módszerek bemuaása során Heson modellben meghaározam a másodrendű hibaago. Részleesen bemuauk Peer Carr és Roger Lee módszeré a variancia swap replikálására. Eredményük számíógépes reprodukálása nem vol eljesen sikeres, a hiba kijavíásán még dolgoznom kell. A dolgoza során láhauk, hogy a Breeden-Lizenberger formula jól használhaó eszköz bizosí a derivaív ermékek replikálásához. 3

33 Irodalomjegyzék [] Demeeri K., Derman E., Kamal M., Zou J., More Than You Ever Waned o Know Abou Volailiy Swaps. Goldman Sachs quaniiaive research noes (999) [] Peer Carr, Roger Lee, Realized Volailiy and Variance: Opions via Swaps. Asia Risk June (7),.64-7 [3] Peer Carr, Roger Lee, Robus Replicaion of Volailiy Derivaives. Mahemaics in Finance Working Paper Series (8). [4] Anhony Neuberger, The log conrac. Journal of Porfolio Managemen; Winer 994;, ; ABI/INFORM Global pg. 74 [5] Mark Broadie, Ashis Jain, Pricin and Hedging Volailiy Derivaives. (8) hps:// pubfiles/3967/pricing hedging.pdf [6] The CBOE Volailiy Index - VIX, hps:// [7] Fabrice Douglas Rouah, Variance swaps. Mahemaical Finance Working paper, hp:// [8] Ricardo Crisósomo, An Analysis of he Heson Sochasic Volailiy Model: Implemenaion and Calibraion using Malab. hps://arxiv.org/fp/arxiv/papers/5/5.963.pdf [9] Klaus Schürger, Laplace ransforms and suprema of sochasic processes. Universiy of Bonn () [] Emanuel Derman Saic Hedgeing and Implied Disribuion. Lecure noe, hp:// [] Peer Carr, Dilip Madan Towards a Theory of Volailiy Trading. () hp:// [] Sebasien Bossu, Eva Srasser, Regis Guichard, Jus Wha You Need o Know Abou Variance Swaps. JPMorgan, working paper (5) [3] Peer Carr, Roger Lee, Pu-Call Symmery: Exensions and Applicaions. 33

13 Wiener folyamat és az Itô lemma. Options, Futures, and Other Derivatives, 8th Edition, Copyright John C. Hull

13 Wiener folyamat és az Itô lemma. Options, Futures, and Other Derivatives, 8th Edition, Copyright John C. Hull 13 Wiener folyama és az Iô lemma Opions, Fuures, and Oher Derivaives, 8h Ediion, Copyrigh John C. Hull 01 1 Markov folyamaok Memória nélküli szochaszikus folyamaok, a kövekező lépés csak a pillananyi helyzeől

Részletesebben

HF1. Határozza meg az f t 5 2 ugyanabban a koordinátarendszerben. Mi a lehetséges legbővebb értelmezési tartománya és

HF1. Határozza meg az f t 5 2 ugyanabban a koordinátarendszerben. Mi a lehetséges legbővebb értelmezési tartománya és Házi feladaok megoldása 0. nov. 6. HF. Haározza meg az f 5 ugyanabban a koordináarendszerben. Mi a leheséges legbővebb érelmezési arománya és érékkészlee az f és az f függvényeknek? ( ) = függvény inverzé.

Részletesebben

1. Előadás: Készletezési modellek, I-II.

1. Előadás: Készletezési modellek, I-II. . Előadás: Készleezési modellek, I-II. Készleeke rendszerin azér arunk hogy, valamely szükséglee, igény kielégísünk. A szóban forgó anyag, cikk iráni igény, keresle a készle fogyásá idézi elő. Gondoskodnunk

Részletesebben

Zsembery Levente VOLATILITÁS KOCKÁZAT ÉS VOLATILITÁS KERESKEDÉS

Zsembery Levente VOLATILITÁS KOCKÁZAT ÉS VOLATILITÁS KERESKEDÉS Zsembery Levene VOLATILITÁS KOCKÁZAT ÉS VOLATILITÁS KERESKEDÉS PÉNZÜGYI INTÉZET BEFEKTETÉSEK TANSZÉK TÉMAVEZETŐ: DR. SZÁZ JÁNOS Zsembery Levene BUDAPESTI KÖZGAZDASÁGTUDOMÁNYI ÉS ÁLLAMIGAZGATÁSI EGYETEM

Részletesebben

GAZDASÁGI ÉS ÜZLETI STATISZTIKA jegyzet ÜZLETI ELŐREJELZÉSI MÓDSZEREK

GAZDASÁGI ÉS ÜZLETI STATISZTIKA jegyzet ÜZLETI ELŐREJELZÉSI MÓDSZEREK BG PzK Módszerani Inézei Tanszéki Oszály GAZDAÁGI É ÜZLETI TATIZTIKA jegyze ÜZLETI ELŐREJELZÉI MÓDZEREK A jegyzee a BG Módszerani Inézei Tanszékének okaói készíeék 00-ben. Az idősoros vizsgálaok legfonosabb

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek középszin 3 ÉETTSÉG VZSG 04. május 0. EEKTONK PSMEETEK KÖZÉPSZNTŰ ÍÁSBE ÉETTSÉG VZSG JVÍTÁS-ÉTÉKEÉS ÚTMTTÓ EMBE EŐFOÁSOK MNSZTÉM Egyszerű, rövid feladaok Maximális ponszám: 40.)

Részletesebben

Fourier-sorok konvergenciájáról

Fourier-sorok konvergenciájáról Fourier-sorok konvergenciájáról A szereplő függvényekről mindenü felesszük, hogy szerin periodikusak. Az ilyen függvények megközelíésére (nem a polinomok, hanem) a rigonomerikus polinomok űnnek ermészees

Részletesebben

5. Differenciálegyenlet rendszerek

5. Differenciálegyenlet rendszerek 5 Differenciálegyenle rendszerek Elsőrendű explici differenciálegyenle rendszer álalános alakja: d = f (, x, x,, x n ) d = f (, x, x,, x n ) (5) n d = f n (, x, x,, x n ) ömörebben: d = f(, x) Definíció:

Részletesebben

Tiszta és kevert stratégiák

Tiszta és kevert stratégiák sza és kever sraégák sza sraéga: Az -edk áékos az sraégá és ez alkalmazza. S sraégahalmazból egyérelműen válasz k egy eknsük a kövekező áéko. Ké vállala I és II azonos erméke állí elő. Azon gondolkodnak,

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek középszin ÉETTSÉG VZSGA 0. május. ELEKTONKA ALAPSMEETEK KÖZÉPSZNTŰ ÍÁSBEL ÉETTSÉG VZSGA JAVÍTÁS-ÉTÉKELÉS ÚTMTATÓ EMBE EŐFOÁSOK MNSZTÉMA Egyszerű, rövid feladaok Maximális ponszám:

Részletesebben

Negyedik gyakorlat: Szöveges feladatok, Homogén fokszámú egyenletek Dierenciálegyenletek, Földtudomány és Környezettan BSc

Negyedik gyakorlat: Szöveges feladatok, Homogén fokszámú egyenletek Dierenciálegyenletek, Földtudomány és Környezettan BSc Negyedik gyakorla: Szöveges feladaok, Homogén fokszámú egyenleek Dierenciálegyenleek, Földudomány és Környezean BSc. Szöveges feladaok A zikában el forduló folyamaok nagy része széválaszhaó egyenleekkel

Részletesebben

Dinamikus optimalizálás és a Leontief-modell

Dinamikus optimalizálás és a Leontief-modell MÛHELY Közgazdasági Szemle, LVI. évf., 29. január (84 92. o.) DOBOS IMRE Dinamikus opimalizálás és a Leonief-modell A anulmány a variációszámíás gazdasági alkalmazásaiból ismere hárma. Mind három alkalmazás

Részletesebben

Túlgerjesztés elleni védelmi funkció

Túlgerjesztés elleni védelmi funkció Túlgerjeszés elleni védelmi unkció Budapes, 2011. auguszus Túlgerjeszés elleni védelmi unkció Bevezeés A úlgerjeszés elleni védelmi unkció generáorok és egységkapcsolású ranszormáorok vasmagjainak úlzoan

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI Meserséges Inelligencia MI Valószínűségi emporális kövekezeés Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péer, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mi.bme.hu, hp://www.mi.bme.hu/general/saff/ade X - a időpillanaban

Részletesebben

3. feladatsor: Görbe ívhossza, görbementi integrál (megoldás)

3. feladatsor: Görbe ívhossza, görbementi integrál (megoldás) Maemaika A3 gyakorla Energeika és Mecharonika BSc szakok, 6/7 avasz 3. feladasor: Görbe ívhossza, görbemeni inegrál megoldás. Mi az r 3 3 i + 6 5 5 j + 9 k görbe ívhossza a [, ] inervallumon? A megado

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek középszin Javíási-érékelési úmuaó 063 ÉETTSÉG VZSG 006. okóber 4. EEKTONK PSMEETEK KÖZÉPSZNTŰ ÍÁSE ÉETTSÉG VZSG JVÍTÁS-ÉTÉKEÉS ÚTMTTÓ OKTTÁS ÉS KTÁS MNSZTÉM Elekronikai alapismereek

Részletesebben

8. előadás Ultrarövid impulzusok mérése - autokorreláció

8. előadás Ultrarövid impulzusok mérése - autokorreláció Ágazai Á felkészíés a hazai LI projekel összefüggő ő képzési é és KF feladaokra" " 8. előadás Ulrarövid impulzusok mérése - auokorreláció TÁMOP-4.1.1.C-1/1/KONV-1-5 projek 1 Bevezeés Jelen fejezeben áekinjük,

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek középszin Javíási-érékelési úmaó 09 ÉETTSÉGI VIZSG 00. májs 4. ELEKTONIKI LPISMEETEK KÖZÉPSZINTŰ ÍÁSBELI ÉETTSÉGI VIZSG JVÍTÁSI-ÉTÉKELÉSI ÚTMUTTÓ OKTTÁSI ÉS KULTUÁLIS MINISZTÉIUM

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek középszin 3 ÉETTSÉGI VIZSGA 0. okór 5. ELEKTONIKAI ALAPISMEETEK KÖZÉPSZINTŰ ÍÁSBELI ÉETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉTÉKELÉSI ÚTMTATÓ EMBEI EŐFOÁSOK MINISZTÉIMA Egyszerű, rövid feladaok

Részletesebben

Radnai Márton. Határidős indexpiacok érési folyamata

Radnai Márton. Határidős indexpiacok érési folyamata Radnai Máron Haáridős indexpiacok érési folyamaa Budapesi Közgazdaságudományi és Államigazgaási Egyeem Pénzügy anszék émavezeő: Dr. Száz János Minden jog fennarva Budapesi Közgazdaságudományi és Államigazgaási

Részletesebben

1. ábra A hagyományos és a JIT-elvű beszállítás összehasonlítása

1. ábra A hagyományos és a JIT-elvű beszállítás összehasonlítása hagyományos beszállíás JIT-elvû beszállíás az uolsó echnikai mûvele a beszállíás minõségellenõrzés F E L H A S Z N Á L Ó B E S Z Á L L Í T Ó K csomagolás rakározás szállíás árubeérkezés minõségellenõrzés

Részletesebben

Kockázati folyamatok

Kockázati folyamatok Kockázai folyamaok Sz cs Gábor Szegedi Tudományegyeem Bolyai Inéze, Szochaszika Tanszék Uolsó frissíés: 219. szepember 17. Taralomjegyzék 1. Az exponenciális eloszlás 2 2. A Wald-azonosság 4 3. Felújíási

Részletesebben

Az árfolyamsávok empirikus modelljei és a devizaárfolyam sávon belüli elõrejelezhetetlensége

Az árfolyamsávok empirikus modelljei és a devizaárfolyam sávon belüli elõrejelezhetetlensége Az árfolyamsávok empirikus modelljei 507 Közgazdasági Szemle, XLVI. évf., 1999. június (507 59. o.) DARVAS ZSOLT Az árfolyamsávok empirikus modelljei és a devizaárfolyam sávon belüli elõrejelezheelensége

Részletesebben

Romvári Petra. biztosítási kötelezettségek fair értékelése, id - és piackonzisztens aktuáriusi értékelések

Romvári Petra. biztosítási kötelezettségek fair értékelése, id - és piackonzisztens aktuáriusi értékelések Budapesi Corvinus Egyeem Eövös Loránd Tudományegyeem Romvári Pera bizosíási köelezeségek fair érékelése, id - és piackonziszens akuáriusi érékelések MSc szakdolgoza Témaveze : Araó Miklós Eövös Loránd

Részletesebben

Előszó. 1. Rendszertechnikai alapfogalmak.

Előszó. 1. Rendszertechnikai alapfogalmak. Plel Álalános áekinés, jel és rendszerechnikai alapfogalmak. Jelek feloszása (folyonos idejű, diszkré idejű és folyonos érékű, diszkré érékű, deerminiszikus és szochaszikus. Előszó Anyagi világunkban,

Részletesebben

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó. 2010. június

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó. 2010. június GAZDASÁGSTATISZTIKA GAZDASÁGSTATISZTIKA Készül a TÁMOP-4..2-08/2/A/KMR-2009-004pályázai projek kereében Taralomfejleszés az ELTE TáK Közgazdaságudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságudományi Tanszék, az

Részletesebben

A sztochasztikus idősorelemzés alapjai

A sztochasztikus idősorelemzés alapjai A szochaszikus idősorelemzés alapjai Ferenci Tamás BCE, Saiszika Tanszék amas.ferenci@medsa.hu 2011. december 19. Taralomjegyzék 1. Az idősorelemzés fogalma, megközelíései 2 1.1. Az idősor fogalma...................................

Részletesebben

A termelési, szolgáltatási igény előrejelzése

A termelési, szolgáltatási igény előrejelzése A ermelés, szolgálaás gény előrejelzése Termelés- és szolgálaásmenedzsmen r. alló oém egyeem docens Menedzsmen és Vállalagazdaságan Tanszék Termelés- és szolgálaásmenedzsmen Részdős üzle meserszakok r.

Részletesebben

1. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.

1. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel. . Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.. Az x exp x + t )) függvény az x, t tartományon folytonos, és nem negatív, ezért alkalmazható rá a Fubini-tétel. I x exp x + t )) dxdt + t dt π 4. [ exp x +

Részletesebben

A közgazdasági Nobel-díjat a svéd jegybank támogatásával 1969 óta ítélik oda. 1 Az

A közgazdasági Nobel-díjat a svéd jegybank támogatásával 1969 óta ítélik oda. 1 Az ROBERT F. ENGLE ÉS CLIVE W. J. GRANGER, A 003. ÉVI KÖZGAZDASÁGI NOBEL-DÍJASOK DARVAS ZSOLT A Svéd Tudományos Akadémia a 003. évi Nobel-díjak odaíélésé ké fő alkoással indokola: Rober F. Engle eseén az

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek emel szin Javíási-érékelési úmuaó ÉETTSÉGI VIZSG 0. okóber. ELEKTONIKI LPISMEETEK EMELT SZINTŰ ÍÁSELI ÉETTSÉGI VIZSG JVÍTÁSI-ÉTÉKELÉSI ÚTMUTTÓ EMEI EŐFOÁSOK MINISZTÉIUM Elekronikai

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek emel szin 080 ÉETTSÉGI VISGA 009. május. EEKTONIKAI AAPISMEETEK EMET SINTŰ ÍÁSBEI ÉETTSÉGI VISGA JAVÍTÁSI-ÉTÉKEÉSI ÚTMTATÓ OKTATÁSI ÉS KTÁIS MINISTÉIM Egyszerű, rövid feladaok

Részletesebben

) (11.17) 11.2 Rácsos tartók párhuzamos övekkel

) (11.17) 11.2 Rácsos tartók párhuzamos övekkel Rácsos arók párhuzamos övekkel Azér, hog a sabiliási eléelek haásá megvizsgáljuk, eg egszerű síkbeli, saikailag haározo, K- rácsozású aró vizsgálunk párhuzamos övekkel és hézagos csomóponokkal A rúdelemek

Részletesebben

Erőmű-beruházások értékelése a liberalizált piacon

Erőmű-beruházások értékelése a liberalizált piacon AZ ENERGIAGAZDÁLKODÁS ALAPJAI 1.3 2.5 Erőmű-beruházások érékelése a liberalizál piacon Tárgyszavak: erőmű-beruházás; piaci ár; kockáza; üzelőanyagár; belső kama. Az elmúl évek kaliforniai apaszalaai az

Részletesebben

MATEMATIKA I. KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA)

MATEMATIKA I. KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA) Okaási Hivaal A 015/016 anévi Országos Közéiskolai Tanulmányi Verseny dönő forduló MATEMATIKA I KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA) Javíási-érékelési úmuaó 1 Ado három egymásól és nulláól különböző számjegy, melyekből

Részletesebben

DIPLOMADOLGOZAT Varga Zoltán 2012

DIPLOMADOLGOZAT Varga Zoltán 2012 DIPLOMADOLGOZAT Varga Zolán 2012 Szen Isván Egyeem Gazdaság- és Társadalomudományi Kar Markeing Inéze Keresle-előrejelzés a vállalai logiszikában Belső konzulens neve, beoszása: Dr. Komáromi Nándor, egyeemi

Részletesebben

5. HŐMÉRSÉKLETMÉRÉS 1. Hőmérséklet, hőmérők Termoelemek

5. HŐMÉRSÉKLETMÉRÉS 1. Hőmérséklet, hőmérők Termoelemek 5. HŐMÉRSÉKLETMÉRÉS 1. Hőmérsékle, hőmérők A hőmérsékle a esek egyik állapohaározója. A hőmérsékle a es olyan sajáossága, ami meghaározza, hogy a es ermikus egyensúlyban van-e más esekkel. Ezen alapszik

Részletesebben

Rozner Bence Pe ter. E rze kenyse gvizsga lat Le vy-fe le kamatla b-modellekben

Rozner Bence Pe ter. E rze kenyse gvizsga lat Le vy-fe le kamatla b-modellekben Eo vo s Lora nd Tudoma nyegyeem Terme szeudoma nyi Kar Rozner Bence Pe er E rze kenyse gvizsga la Le vy-fe le kamala b-modellekben Szakdolgoza - Alkalmazo maemaikus MSc Te mavezeo : Boros Bala zs kuao

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek emel szin 05 ÉETTSÉGI VIZSGA 005. május 0. ELEKTONIKAI ALAPISMEETEK EMELT SZINTŰ ÉETTSÉGI VIZSGA Az írásbeli vizsga időarama: 0 perc JAVÍTÁSI-ÉTÉKELÉSI ÚTMTATÓ OKTATÁSI MINISZTÉIM

Részletesebben

4. Fejezet BERUHÁZÁSI PROJEKTEK ÉRTÉKELÉSE Beruházási pénzáramok értékelése Infláció hatása a beruházási projektekre

4. Fejezet BERUHÁZÁSI PROJEKTEK ÉRTÉKELÉSE Beruházási pénzáramok értékelése Infláció hatása a beruházási projektekre . Fejeze Pénzáramok (euróban) 0. év. év. év. év. év. év 0 000 9000 900 0 000 000 000 BERUHÁZÁSI PROJEKTEK ÉRTÉKELÉSE... Saikus beruházás gazdaságossági számíások: Neó pénzáramok álaga ARR = Kezdõ pénzáram

Részletesebben

BEFEKTETÉSI POLITIKA TARTALMI KIVONATA

BEFEKTETÉSI POLITIKA TARTALMI KIVONATA BEFEKTETÉS POLTKA TARTALM KVONATA haályos: 2016.06.02-ől A Pénzár befekeési evékenységének célja a Pénzár agjai álal illeve javára eljesíe befizeések, ezen belül pedig elsősorban a pénzáragok egyéni számláin

Részletesebben

Síkalapok vizsgálata - az EC-7 bevezetése

Síkalapok vizsgálata - az EC-7 bevezetése Szilvágyi László - Wolf Ákos Síkalapok vizsgálaa - az EC-7 bevezeése Síkalapozási feladaokkal a geoehnikus mérnökök szine minden nap alálkoznak annak ellenére, hogy mosanában egyre inkább a mélyépíés kerül

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek emel szin Javíási-érékelési úmuaó 0 ÉETTSÉGI VIZSG 0. május 3. EEKTONIKI PISMEETEK EMET SZINTŰ ÍÁSBEI ÉETTSÉGI VIZSG JVÍTÁSI-ÉTÉKEÉSI ÚTMTTÓ NEMZETI EŐFOÁS MINISZTÉIM Elekronikai

Részletesebben

Intraspecifikus verseny

Intraspecifikus verseny Inraspecifikus verseny Források limiálsága evolúciós (finesz) kövekezmény aszimmeria Denziás-függés Park és msai (930-as évek, Chicago) - Tribolium casaneum = denziás-függelen (D-ID) 2 = alulkompenzál

Részletesebben

Összegezés az ajánlatok elbírálásáról

Összegezés az ajánlatok elbírálásáról Összegezés az ajánlaok elbírálásáról 9. mellékle a 92/211. (XII. 3.) NFM rendelehez 1. Az ajánlakérő neve és címe: Budesi Távhőszolgálaó Zárkörűen Működő Részvényársaság (FŐTÁV Zr.) 1116 Budes Kaloaszeg

Részletesebben

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június ÖKONOMETRIA ÖKONOMETRIA Készül a TÁMOP-4..2-08/2/A/KMR-2009-004pályázai projek kereében Taralomfejleszés az ELTE TáK Közgazdaságudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságudományi Tanszék, az MTA Közgazdaságudományi

Részletesebben

A sebességállapot ismert, ha meg tudjuk határozni bármely pont sebességét és bármely pont szögsebességét. Analógia: Erőrendszer

A sebességállapot ismert, ha meg tudjuk határozni bármely pont sebességét és bármely pont szögsebességét. Analógia: Erőrendszer Kinemaikai egyensúly éele: Téel: zár kinemaikai lánc relaív szögsebesség-vekorrendszere egyensúlyi. Mechanizmusok sebességállapoa a kinemaikai egyensúly éelével is meghaározhaó. sebességállapo ismer, ha

Részletesebben

1. Feladatkör: nemzeti számvitel. Mikro- és makroökonómia

1. Feladatkör: nemzeti számvitel. Mikro- és makroökonómia Mikro- és makroökonómia Felada: hielpénzrendszer működése (egyszerűsíe Rosier-modell) Tekinsünk egy zár isza hielpénz-gazdaságo, ahol minden arozás a kövekező időszakban kell visszaadni és a bank egyálalán

Részletesebben

STATISZTIKAI IDŐSORELEMZÉS A TŐZSDÉN. Doktori (PhD) értekezés

STATISZTIKAI IDŐSORELEMZÉS A TŐZSDÉN. Doktori (PhD) értekezés NYUGAT-MAGYARORSZÁGI EGYETEM Széchenyi Isván Gazdálkodás- és Szervezésudományok Dokori Iskola STATISZTIKAI IDŐSORELEMZÉS A TŐZSDÉN Dokori (PhD) érekezés Készíee: Hoschek Mónika A kiadvány a TÁMOP 4.. B-/--8

Részletesebben

Portfóliókezelési keretszerződés

Portfóliókezelési keretszerződés Porfóliókezelési kereszerződés Válaszo befekeési poliika Jelen szerződés lérejö alulíro helyen és napon a Random Capial Broker Zárkörűen Működő Részvényársaság (székhely: H-1053 Budapes, Szép u.2., nyilvánarja

Részletesebben

SPORTFOGADÁSI ÉS PÉNZÜGYI PIACOK KAPCSOLATA

SPORTFOGADÁSI ÉS PÉNZÜGYI PIACOK KAPCSOLATA SPORTFOGADÁSI ÉS PÉNZÜGYI PIACOK KAPCSOLATA MSc Diplomamunka Íra: Csikai Máyás Bizosíási és pénzügyi maemaika MSc Kvaniaív pénzügyek szakirány Eövös Loránd Tudományegyeem, Természeudományi Kar Budapesi

Részletesebben

Portfóliókezelési szabályzat

Portfóliókezelési szabályzat A szabályza ípusa: A szabályza jóváhagyója: A szabályza haályba lépeője: Működési Igazgaóság Igazgaóság elnöke Porfóliókezelési szabályza Szabályza száma: 9/015 erziószám: 1.7 Budapes, 015. auguszus 7.

Részletesebben

REAKCIÓKINETIKA ALAPFOGALMAK. Reakciókinetika célja

REAKCIÓKINETIKA ALAPFOGALMAK. Reakciókinetika célja REKCIÓKINETIK LPFOGLMK Reakiókineika élja. Reakiók idbeli lefuásának, idbeliségének vizsgálaa: miér gyors egy reakió, és miér lassú egy másik?. Hogyan függ a reakiók sebessége a hmérséklel? 3. Reakiók

Részletesebben

ÉLETTARTAM KOCKÁZAT A nyugdíjrendszerre nehezedő egyik teher

ÉLETTARTAM KOCKÁZAT A nyugdíjrendszerre nehezedő egyik teher ÉLETTARTAM KOCKÁZAT A nyudíjrendszerre nehezedő eyik eher Májer Isván - Kovács Erzsébe i.majer@erasmusmc.nl Taralom. Várhaó élearam alakulása 2. A moraliás modellezése a Lee-Carer modell 3. Alkalmazás

Részletesebben

Takács Lajos ( ) és Prékopa András ( ) emlékére.

Takács Lajos ( ) és Prékopa András ( ) emlékére. Haladvány Kiadvány 17-06-15 Mely merev kör½u gráfok és hogyan használhaók valószín½uségi becslésekhez? Hujer Mihály hujer.misigmail.com Ajánlás. Takács Lajos (1924 2015) és Prékopa András (1929 2016) emlékére.

Részletesebben

Elektronika 2. TFBE1302

Elektronika 2. TFBE1302 Elekronika. TFE30 Analóg elekronika áramköri elemei TFE30 Elekronika. Analóg elekronika Elekronika árom fő ága: Analóg elekronika A jelordozó mennyiség érékkészlee az érelmezési arományon belül folyonos.

Részletesebben

Instrumentális változók módszerének alkalmazásai Mikroökonometria, 3. hét Bíró Anikó Kereslet becslése: folytonos választás modell

Instrumentális változók módszerének alkalmazásai Mikroökonometria, 3. hét Bíró Anikó Kereslet becslése: folytonos választás modell Insrumenális válozók módszerének alkalmazásai Mikroökonomeria, 3. hé Bíró Anikó Keresle becslése: folyonos válaszás modell Folyonos vs. diszkré válaszás: elérő modellek Felevés: homogén jószág Közelíés:

Részletesebben

Aggregált termeléstervezés

Aggregált termeléstervezés Aggregál ermeléservezés Az aggregál ermeléservezés feladaa az opimális ermékszerkeze valamin a gyáráshoz felhasználhaó erőforrások opimális szinjének meghaározása. Termékek aggregálása. Erőforrások aggregálása.

Részletesebben

Elsőrendű reakció sebességi állandójának meghatározása

Elsőrendű reakció sebességi állandójának meghatározása Fizikai kémia gyakorla 1 Elsőrendű reakció... 2 Elsőrendű reakció sebességi állandójának meghaározása 1. Elmélei áekinés A reakciókineikai vizsgálaok célja egy ado reakció mechanizmusának felderíésre,

Részletesebben

Járműelemek I. Tengelykötés kisfeladat (A típus) Szilárd illesztés

Járműelemek I. Tengelykötés kisfeladat (A típus) Szilárd illesztés BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM Közlekedésmérnöki Kar Járműelemek I. (KOJHA 7) Tengelyköés kisfelada (A ípus) Szilárd illeszés Járműelemek és Hajások Tanszék Ssz.: A/... Név:...................................

Részletesebben

MNB-tanulmányok 50. A magyar államadósság dinamikája: elemzés és szimulációk CZETI TAMÁS HOFFMANN MIHÁLY

MNB-tanulmányok 50. A magyar államadósság dinamikája: elemzés és szimulációk CZETI TAMÁS HOFFMANN MIHÁLY MNB-anulmányok 5. 26 CZETI TAMÁS HOFFMANN MIHÁLY A magyar államadósság dinamikája: elemzés és szimulációk Czei Tamás Hoffmann Mihály A magyar államadósság dinamikája: elemzés és szimulációk 26. január

Részletesebben

Statisztika II. előadás és gyakorlat 1. rész

Statisztika II. előadás és gyakorlat 1. rész Saiszika II. Saiszika II. előadás és gyakorla 1. rész T.Nagy Judi Ajánlo irodalom: Ilyésné Molnár Emese Lovasné Avaó Judi: Saiszika II. Feladagyűjemény, Perfek, 2006. Korpás Ailáné (szerk.): Álalános Saiszika

Részletesebben

14 A Black-Scholes-Merton modell. Options, Futures, and Other Derivatives, 8th Edition, Copyright John C. Hull

14 A Black-Scholes-Merton modell. Options, Futures, and Other Derivatives, 8th Edition, Copyright John C. Hull 14 A Black-choles-Merton modell Copyright John C. Hull 01 1 Részvényárak viselkedése (feltevés!) Részvényár: μ: elvárt hozam : volatilitás Egy rövid Δt idő alatt a hozam normális eloszlású véletlen változó:

Részletesebben

Optikai mérési módszerek

Optikai mérési módszerek Ágazai Á felkészíés a hazai LI projekel összefüggő ő képzési é és KF feladaokra" " Opikai mérési módszerek Máron Zsuzsanna 1,,3,4,5,7 3457 Tóh György 8,9,1,11,1 Pálfalvi László 6 TÁMOP-4.1.1.C-1/1/KONV-1-5

Részletesebben

A kúpszeletekről - V.

A kúpszeletekről - V. A kúpszeleekről - V. A kúpszeleekről szóló munkánk III. részének 10. ábrájá kiegészíve láhajuk az 1. ábrán. Mos ez alapján dolgozva állíunk fel összefüggéseke a kúpszeleek Dandelin - gömbös / körös vizsgálaának

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek emel szin Javíási-érékelési úmuaó ÉETTSÉG VZSG 05. okóber. ELEKTONK LPSMEETEK EMELT SZNTŰ ÍÁSBEL ÉETTSÉG VZSG JVÍTÁS-ÉTÉKELÉS ÚTMTTÓ EMBE EŐFOÁSOK MNSZTÉM Elekronikai alapismereek

Részletesebben

Távközlı hálózatok és szolgáltatások

Távközlı hálózatok és szolgáltatások Távközlı hálózaok és szolgálaások Forgalmi köveelmények, hálózaméreezés Csopaki Gyula Némeh Kriszián BME TMIT 22. nov. 2. A árgy felépíése. Bevezeés 2. I hálózaok elérése ávközlı és kábel-tv hálózaokon

Részletesebben

DIFFÚZIÓ. BIOFIZIKA I Október 20. Bugyi Beáta

DIFFÚZIÓ. BIOFIZIKA I Október 20. Bugyi Beáta BIOFIZIKA I 010. Okóber 0. Bugyi Beáa TRANSZPORTELENSÉGEK Transzpor folyama: egy fizikai mennyiség érbeli eloszlása megválozik Emlékezeő: ermodinamika 0. főéele az egyensúly álalános feléele TERMODINAMIKAI

Részletesebben

( r) t. Feladatok 1. Egy betét névleges kamatlába évi 20%, melyhez negyedévenkénti kamatjóváírás tartozik. Mekkora hozamot jelent ez éves szinten?

( r) t. Feladatok 1. Egy betét névleges kamatlába évi 20%, melyhez negyedévenkénti kamatjóváírás tartozik. Mekkora hozamot jelent ez éves szinten? Feladaok 1. Egy beé névleges kamalába évi 20%, melyhez negyedévenkéni kamajóváírás arozik. Mekkora hozamo jelen ez éves szinen? 21,5% a) A névleges kamalába időarányosan szokák számíani, ehá úgy veszik,

Részletesebben

A T LED-ek "fehér könyve" Alapvetõ ismeretek a LED-ekrõl

A T LED-ek fehér könyve Alapvetõ ismeretek a LED-ekrõl A T LED-ek "fehér könyve" Alapveõ ismereek a LED-ekrõl Bevezeés Fényemiáló dióda A LED félvezeõ alapú fényforrás. Jelenõs mérékben különbözik a hagyományos fényforrásokól, amelyeknél a fény izzószál vagy

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek emel szin 5 ÉETTSÉGI VIZSG 06. május 8. EEKTONIKI PISMEETEK EMET SZINTŰ ÍÁSEI ÉETTSÉGI VIZSG JVÍTÁSI-ÉTÉKEÉSI ÚTMTTÓ EMEI EŐFOÁSOK MINISZTÉIM Egyszerű, rövid feladaok Maximális

Részletesebben

2003. MÁSODIK ÉVFOLYAM 2. SZÁM 41

2003. MÁSODIK ÉVFOLYAM 2. SZÁM 41 003. MÁSODIK ÉVFOLYAM. SZÁM 41 4 HITELINTÉZETI SZEMLE ALEXANDER F. BOOGERT GAÁL SZABOLCS ELEKTROMOS ENERGIA OPCIÓK ÁRAZÁSA Cikkünk célja keõs: egyrész az elekromos energia piacok (különös ekineel a holland

Részletesebben

Fizika A2E, 11. feladatsor

Fizika A2E, 11. feladatsor Fizika AE, 11. feladasor Vida György József vidagyorgy@gmail.com 1. felada: Állandó, =,1 A er sség áram öl egy a = 5 cm él, d = 4 mm ávolságban lév, négyze alakú lapokból álló síkkondenzáor. a Haározzuk

Részletesebben

3. Gyakorlat. A soros RLC áramkör tanulmányozása

3. Gyakorlat. A soros RLC áramkör tanulmányozása 3. Gyakorla A soros áramkör anlmányozása. A gyakorla célkiőzései Válakozó áramú áramkörökben a ekercsek és kondenzáorok frekvenciafüggı reakív ellenállással ún. reakanciával rendelkeznek. Sajáságos lajdonságaik

Részletesebben

A BIZOTTSÁG MUNKADOKUMENTUMA

A BIZOTTSÁG MUNKADOKUMENTUMA AZ EURÓPAI UNIÓ TANÁCSA Brüsszel, 2007. május 23. (25.05) (OR. en) Inézményközi dokumenum: 2006/0039 (CNS) 9851/07 ADD 2 FIN 239 RESPR 5 CADREFIN 32 FELJEGYZÉS AZ I/A NAPIRENDI PONTHOZ 2. KIEGÉSZÍTÉS Küldi:

Részletesebben

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10 Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, 204. június 0 A dolgozatírásnál íróeszközön kívül más segédeszköz nem használható. A dolgozat időtartama: 90 perc. Ha a dolgozat első részéből szerzett

Részletesebben

Szilárdsági vizsgálatok eredményei közötti összefüggések a Bátaapáti térségében mélyített fúrások kızetanyagán

Szilárdsági vizsgálatok eredményei közötti összefüggések a Bátaapáti térségében mélyített fúrások kızetanyagán Mérnökgeológia-Kızemehanika 2011 (Szerk: Török Á. & Vásárhelyi B.) 269-274. Szilárdsági vizsgálaok eredményei közöi összefüggések a Báaapái érségében mélyíe fúrások kızeanyagán Buoz Ildikó BME Épíıanyagok

Részletesebben

GYAKORLÓ FELADATOK 5. Beruházások

GYAKORLÓ FELADATOK 5. Beruházások 1. felada Egymás kölcsööse kizáró beruházások közöi válaszás. Ké külöböző ípusú gépe szerezheük be egyazo művele elvégzésére. A ké egymás kölcsööse kizáró projek pézáramlásai ($) a kövekező ábláza muaja:

Részletesebben

Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar. Neogrády-Kiss Márton. Számelméleti függvények vizsgálata differenciál- és integrálegyenletekkel

Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar. Neogrády-Kiss Márton. Számelméleti függvények vizsgálata differenciál- és integrálegyenletekkel Eövös Loránd Tudományegyeem Természeudományi Kar Neogrády-Kiss Máron Számelmélei függvények vizsgálaa differenciál- és inegrálegyenleekkel Szakdolgoza Témaveze : Simon L. Péer Alkalmazo Analízis és Számíásmaemaikai

Részletesebben

Kína 2015.08.01 3:00 Feldolgozóipari index július 50.1 USA 2015.08.03 16:00 Feldolgozóipari index július 53.5

Kína 2015.08.01 3:00 Feldolgozóipari index július 50.1 USA 2015.08.03 16:00 Feldolgozóipari index július 53.5 www.kh.hu 215.7.31 Nyersanyagpiaci hírlevél piaci áekinés nyersanyag megnevezés akuális 2 héel ezelői kőolaj réz LME 3hó () 5298 5565 A Bren kőolaj a folyaa a mélyrepülés az elmúl ké hében, és 9%-al kerül

Részletesebben

OTDK-dolgozat. Váry Miklós BA

OTDK-dolgozat. Váry Miklós BA OTDK-dolgoza Váry iklós BA 203 EDOGÉ KORRUPCIÓ EGY EOKLASSZIKUS ODELLBE EDOGEOUS CORRUPTIO I A EOCLASSICAL ODEL Kézira lezárása: 202. április 6. TARTALOJEGYZÉK. BEVEZETÉS... 2. A KORRUPCIÓ BEVEZETÉSE EGY

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek emel szin Javíási-érékelési úmaó 063 ÉETTSÉGI VIZSG 006. okóber. ELEKTONIKI LPISMEETEK EMELT SZINTŰ ÍÁSBELI ÉETTSÉGI VIZSG JVÍTÁSI-ÉTÉKELÉSI ÚTMTTÓ OKTTÁSI ÉS KLTÁLIS MINISZTÉIM

Részletesebben

Bevezetés 2. Az igény összetevői 3. Konstans jellegű igény előrejelzése 5. Lineáris trenddel rendelkező igény előrejelzése 14

Bevezetés 2. Az igény összetevői 3. Konstans jellegű igény előrejelzése 5. Lineáris trenddel rendelkező igény előrejelzése 14 Termelésmenedzsmen lőrejelzés módszerek Bevezeés Az gény összeevő 3 Konsans jellegű gény előrejelzése 5 lőrejelzés mozgó álaggal 6 Mozgó álaggal előre jelze gény 6 Gyakorló felada 8 Megoldás 9 lőrejelzés

Részletesebben

A xilol gőz alsó robbanási határkoncentrációja 1,1 tf.%. Kérdés, hogy az előbbi térfogat ezt milyen mértékben közelíti meg.

A xilol gőz alsó robbanási határkoncentrációja 1,1 tf.%. Kérdés, hogy az előbbi térfogat ezt milyen mértékben közelíti meg. Bónusz János A robbanásveszély elemzése számíással Szerzőnk álal ismeree gondolamene minden olyan eseben kiindulási alapul szolgálha, amikor szerves oldószergőzök kerülnek a munkaérbe és o különféle robbanásveszélyes

Részletesebben

Gyûjtemények árazásának empirikus vizsgálata A Baedeker-útikönyvek esete*

Gyûjtemények árazásának empirikus vizsgálata A Baedeker-útikönyvek esete* Gyûjemények árazásának empirikus vizsgálaa A Baedeker-úikönyvek esee* Erdôs Péer, a Budapesi Műszaki és Gazdaságudományi Egyeem Phd-hallgaója E-mail: erdos@finance.bme.hu Ormos Mihály, a Budapesi Műszaki

Részletesebben

BODE-diagram szerkesztés

BODE-diagram szerkesztés BODE-diagram szerkeszés Egy lineáris ulajdonságú szabályozandó szakasz (process) dinamikus viselkedése egyérelmű kapcsolaban áll a rendszer szinuszos jelekre ado válaszával, vagyis a G(j) frekvenciaávieli

Részletesebben

Ancon feszítõrúd rendszer

Ancon feszítõrúd rendszer Ancon feszíõrúd rendszer Ancon 500 feszíőrúd rendszer Az összeköő, feszíő rudazaoka egyre gyakrabban használják épíészei, lászó szerkezei elemkén is. Nagy erhelheősége melle az Ancon rendszer eljesíi a

Részletesebben

Kamat átgyűrűzés Magyarországon

Kamat átgyűrűzés Magyarországon Kama ágyűrűzés Magyarországon Horváh Csilla, Krekó Judi, Naszódi Anna 4. február Összefoglaló Elemzésünkben hiba-korrekciós modellek segíségével vizsgáljuk a piaci hozamok és a banki forin hiel- és beéi

Részletesebben

KIS MATEMATIKA. 1. Bevezető

KIS MATEMATIKA. 1. Bevezető KIS MATEMATIKA. Bevezeő Fizikus vagyok, és azon belül is elmélei fizikusnak arom magam, mindemelle nagyon fonosnak arom a kísérlei fiziká is, ső magam is kísérleezem a graviáció erüleén. A maemaikával

Részletesebben

Tartalom. Éghajlati rendszer: a légkör és a vele kölcsönhatásban álló 4 geoszféra együttese. Idıjárás vs. éghajlat

Tartalom. Éghajlati rendszer: a légkör és a vele kölcsönhatásban álló 4 geoszféra együttese. Idıjárás vs. éghajlat Az éghajlai modellszimulációk bizonyalanságainak felérképezése a Kárpá-medencére Szabó Péer (szabo.p@me.hu) és Szépszó Gabriella Taralom Alapfogalmak és az éghajlai rendszer Numerikus modellezés Az éghajlai

Részletesebben

ipari fémek USA 2015.07.22 16:30 Készletjelentés m hordó július USA 2015.07.27 14:30 Tartós cikkek rendelésállománya % június 0.5

ipari fémek USA 2015.07.22 16:30 Készletjelentés m hordó július USA 2015.07.27 14:30 Tartós cikkek rendelésállománya % június 0.5 www.kh.hu 215.7.16 Nyersanyagpiaci hírlevél piaci áekinés nyersanyag megnevezés akuális 2 héel ezelői kőolaj réz LME 3hó () 5565 5765 cink LME 3hó () 254 2 nikkel LME 3hó () 1162 1198 alumínium LME 3hó

Részletesebben

Beruházási lehetőségek tőke-költségvetési és kockázati elemzése

Beruházási lehetőségek tőke-költségvetési és kockázati elemzése Beruházási és fiaszírozási döések Levelező 3. kozuláció Beruházási leheőségek őke-kölségveési és kockázai elemzése Tőkekölségveési kérdések, elemzések 1. rész 1 Beruházási proekek érékelése A B proek proek

Részletesebben

MISKOLCI EGYETEM GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR ELEKTROTECHNIKAI-ELEKTRONIKAI TANSZÉK DR. KOVÁCS ERNŐ ELEKTRONIKA II.

MISKOLCI EGYETEM GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR ELEKTROTECHNIKAI-ELEKTRONIKAI TANSZÉK DR. KOVÁCS ERNŐ ELEKTRONIKA II. MISKOLCI EGYETEM GÉPÉSZMÉNÖKI ÉS INFOMATIKAI KA ELEKTOTECHNIKAI-ELEKTONIKAI TANSZÉK D. KOVÁCS ENŐ ELEKTONIKA II. (MŰVELETI EŐSÍTŐK II. ÉSZ, OPTOELEKTONIKA, TÁPEGYSÉGEK, A/D ÉS D/A KONVETEEK) Villamosmérnö

Részletesebben

t 2 Hőcsere folyamatok ( Műv-I. 248-284.o. ) Minden hővel kapcsolatos művelet veszteséges - nincs tökéletes hőszigetelő anyag,

t 2 Hőcsere folyamatok ( Műv-I. 248-284.o. ) Minden hővel kapcsolatos művelet veszteséges - nincs tökéletes hőszigetelő anyag, Hősee folyamaok ( Műv-I. 48-84.o. ) A ménöki gyakola endkívül gyakoi feladaa: - a közegek ( folyadékok, gázok ) Minden hővel kapsolaos művele veszeséges - nins ökélees hőszigeelő anyag, hűése melegíése

Részletesebben

fényében a piac többé-kevésbé figyelmen kívül hagyta, hogy a tengerentúli palaolaj kitermelők aktivitása sorozatban alumínium LME 3hó (USD/t) 1589

fényében a piac többé-kevésbé figyelmen kívül hagyta, hogy a tengerentúli palaolaj kitermelők aktivitása sorozatban alumínium LME 3hó (USD/t) 1589 www.kh.hu WTI (USD/hordó) 46 46 diesel ARA spo () 456 472 kerozin ARA spo () 215.9.25 Nyersanyagpiaci hírlevél piaci áekinés nyersanyag megnevezés akuális 2 héel ezelői kőolaj B az elmúl ké hében a Bren

Részletesebben

II. Egyenáramú generátorokkal kapcsolatos egyéb tudnivalók:

II. Egyenáramú generátorokkal kapcsolatos egyéb tudnivalók: Bolizsár Zolán Aila Enika -. Eyenáramú eneráorok (NEM ÉGLEGES EZÓ, TT HÁNYOS, HBÁT TATALMAZHAT!!!). Eyenáramú eneráorokkal kapcsolaos eyé univalók: a. alós eneráorok: Természeesen ieális eneráorok nem

Részletesebben

Schmitt-trigger tanulmányozása

Schmitt-trigger tanulmányozása Schmirigger anulmányozása 1. Bevezeés Analóg makroszkopikus világunkban minden fizikai mennyiség folyonos érékkészleű. Csak néhánya emlíve ilyenek a hossz, idő, sebesség, az elekromos mennyiségek (feszülség,

Részletesebben

Rövid távú elôrejelzésre használt makorökonometriai modell*

Rövid távú elôrejelzésre használt makorökonometriai modell* Tanulmányok Rövid ávú elôrejelzésre használ makorökonomeriai modell* Balaoni András, a Századvég Gazdaságkuaó Zr. kuaási igazgaója E-mail: balaoni@szazadveg-eco.hu Mellár Tamás, az MTA dokora, a Pécsi

Részletesebben

Megoldások. ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4; 2, 3) normális eloszlású P (ξ

Megoldások. ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4; 2, 3) normális eloszlású P (ξ Megoldások Harmadik fejezet gyakorlatai 3.. gyakorlat megoldása ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4;, 3 normális eloszlású P (ξ 8 ξ 5 feltételes valószínűségét (.3. alapján számoljuk.

Részletesebben

Makroökonómiai modellépítés monetáris politika

Makroökonómiai modellépítés monetáris politika Makroökonómiai modellépíés moneáris poliika Szabó-Bakos Eszer 200. ½oszi félév Téelezzük fel, hogy az álalunk vizsgál gazdaságban a reprezenaív fogyaszó hasznossági függvénye az X U = ln C +! v M+ L +

Részletesebben