This research investigates the supply chain contract between a distributor and a supplier in which the selling period is relatively short in comparison with long production lead time. At the first stage, supplier who is a Stackelberg leader offers the distributor a contract with a set of parameters, and subjected to those parameters, the distributor places the number of initial orders as well as options. In order to purchase the option, the distributor pays non-linear option premium price with respect to the number of purchased options. At the second stage, based on realized demand, the distributor has the right to exercise option as either put or call which is limited up to the number of purchased options. The wholesale price contract is used as a benchmarking contract. This research has confirmed that the supply chain contract with a non-linear option premium price can help to coordinate the supply chain.
This paper approaches the problem of option pricing in an incomplete market, where the underlying asset price process follows a compound Poisson model. We assume that the price process follows a compound Poisson model under an equivalent martingale measure and it converges weakly to the Black-Scholes model. First, we express the option price as the expectation of the discounted payoff and expand it at the Black-Scholes price to obtain a pricing formula with three unknown parameters. Then we estimate those parameters using the market option data. This method can use the option data on the same stock with different expiration dates and different strike prices.
This paper suggests the price of vulnerable European option under a constant elasticity of variance model by using asymptotic analysis technique and obtains the approximated solution of the option price. Finally, we illustrate an accuracy of the vulnerable option price so that the approximate solution is well-defined.
This study aims to investigate the factors influencing donation intention when the option to donate is presented during a purchase decision. Through an experimental design, we examined how price differences and reference group effects impact donation intention. We created stimuli with three price difference conditions (high, low, and control) and two levels of referent power (high and low), and involved 480 Korean consumer panels in the experiments. After controlling for psychological reactance levels, a two-way MANCOVA confirmed the main effects of price difference and referent power but found no interaction effect between these variables. Notably, consumers were less likely to feel guilty for not selecting the donation option when its price was slightly higher than that of the non-donation option, compared to the scenario where the prices were the same. Additionally, consumers exposed to high referent power experienced greater irritation, guilt, and shame if they did not choose the donation option compared to the low referent power group. Multiple regression results showed that guilt significantly influenced the intention to purchase a donation option, whereas irritation and shame did not. These findings suggest that understanding situational factors such as price differences and referent power can help develop effective marketing strategies and encourage voluntary participation in donations.
This paper considers the price at time zero of a contingent claim when the process is a diffusion/point process model . And we apply this price to European option.
This paper studies the problem of option pricing in an incomplete market. The market incompleteness comes from the discontinuity of the underlying asset price process which is, in particular, assumed to be a compound Poisson process. To find a reasonable price for a European contingent claim, we first find the unique minimal martingale measure and get a price by taking an expectation of the payoff under this measure. To get a closed-form price, we use an asymptotic expansion. In case where the minimal martingale measure is a signed measure, we use a sequence of martingale measures (probability measures) that converges to the equivalent martingale measure in the limit to compute the price. Again, we get a closed form of asymptotic option price. It is the Black-Scholes price and a correction term, when the distribution of the return process has nonzero skewness up to the first order.
We consider several methods to approximate option prices with correction terms to the Black-Scholes option price. These methods are able to compute option prices from various risk-neutral distributions using relatively small data and simple computation. In this paper, we compare the performance of Edgeworth expansion, A-type and C-type Gram-Charlier expansions, a method of using Normal inverse gaussian distribution, and an asymptotic method of using nonlinear regression through simulation experiments and real KOSPI200 option data. We assume the variance gamma model in the simulation experiment, which has a closed-form solution for the option price among the pure jump $L{\acute{e}}vy$ processes. As a result, we found that methods to approximate an option price directly from the approximate price formula are better than methods to approximate option prices through the approximate risk-neutral density function. The method to approximate option prices by nonlinear regression showed relatively better performance among those compared.
We consider the state price densities that are implicit in financial asset prices. In the pricing of an option, the state price density is proportional to the second derivative of the option pricing function and this relationship together with no arbitrage principle imposes restrictions on the pricing function such as monotonicity and convexity. Since the state price density is a proper density function and most of the shape constraints are caused by this, we propose to estimate the state price density directly by specifying candidate densities in a flexible nonparametric way and applying methods of regularization under extra constraints. The problem is easy to solve and the resulting state price density estimates satisfy all the restrictions required by economic theory.
We consider a jump-diffusion model generated by a Levy process for an asset price. We present an error estimate for the option prices between the jump-diffusion model and the Black-scholes model when the former converges weakly to the latter.
In this paper, we derive a closed-form formula of a second-order approximation for a European corrected option price under stochastic elasticity of variance model mentioned in Kim et al. (2014) [1] [J.-H. Kim, J Lee, S.-P. Zhu, S.-H. Yu, A multiscale correction to the Black-Scholes formula, Appl. Stoch. Model. Bus. 30 (2014)]. To find the explicit-form correction to the option price, we use Mellin transform approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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