Opzioni americane. Capitolo Il modello

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Opzioni americane. Capitolo 5. 5.1 Il modello"

Transcript

1 Capitolo 5 Opzioni americane 5. Il modello Consideriamo un modello di mercato finanziario così come descritto nel Paragrafo 4.2. Il mercato è quindi formato da d+ titoli di prezzi S 0 n, S n,..., S d n, dove S 0 n = + r n denota il prezzo del titolo non rischioso e S n,...,s d n i prezzi dei d titoli rischiosi al tempo n. Indicheremo ancora con F n n la filtrazione associata, rispetto alla quale S n n = S 0 n, S n,...,s d n n è adattato, ricordando che F n dà l evoluzione del mercato fino al tempo n. Supponiamo d ora in poi che il mercato sia privo di arbitraggio e completo: esiste ed è unica la misura equivalente di martingala P, tale che il processo dei prezzi scontati dei titoli rischiosi è una F n -martingala. Denoteremo, al solito, con E l aspettazione valutata sotto P. In questo capitolo intendiamo studiare il prezzo e la copertura delle opzioni americane. Ricordiamo che un opzione americana è caratterizzata dal fatto di poter essere esercitata in un qualsiasi istante minore od uguale alla maturità N. Per caratterizzare un opzione americana è quindi necessario precisare per ogni tempo n, il payoff, Z n. Cioè la quantità di denaro che occorre sborsare se il detentore dell opzione decide di esercitarla al tempo n. Poiché il payoff al tempo n deve, ragionevolmente, essere noto al tempo n, siamo condotti alla seguente definizione, nella quale identifichiamo un opzione con il suo payoff. Definizione 5... Un opzione americana è una famiglia di v.a. positive Z n n, adattata alla filtrazione F n n. Ad esempio, per una call o una put americana, scritta sul titolo di prezzo S n n, si avrà rispettivamente Z n = Z call n = S n K + Z n = Z put n = K S n +. 02

2 Nella problematica delle opzioni americane è opportuno anche considerare il problema dal punto di vista del detentore: quando conviene esercitare il diritto di opzione? In particolare occorre modellizzare l istante aleatorio, τ, in cui l opzione viene esercitata. Poiché è ragionevole supporre che questo istante dipenda dall evoluzione del mercato, dovrà essere {τ = n} F n, per ogni n. Ovvero, ricordando il paragrafo 4.4, supporremo che τ sia un F n -tempo d arresto. Poniamo T 0,N = {F n n tempi d arresto a valori in {0,,...,N}}. l insieme di tutti i tempi d arresto della filtrazione F n n. Vedremo che il prezzo di un opzione americana è pari a sup τ T 0,N E [ + r τ Z τ. 5. Cioè il prezzo è uguale al sup, al variare della strategia d esercizio, della media dei payoff scontati, media fatta rispetto alla probabilità di rischio neutro. Vedremo inoltre che il sup nella relazione precedente è in realtà un massimo e, dunque, esiste almeno una strategia di esercizio ottimale. Come si vede lo studio delle opzioni americane è naturalmente legato a quello della determinazione del tempo di esercizio ottimale. Molti degli oggetti che introdurremo sono propri della teoria dell arresto ottimo. 5.2 Il problema dell arresto ottimo Per stabilire il prezzo equo di un opzione americana, cominciamo procedendo con un induzione all indietro. Vediamo come. Consideriamo un opzione americana Z n n e indichiamo con U n il suo prezzo al tempo n. Attenzione alla solita possibilità di confusione di questa terminologia: Z n è il payoff dell opzione, cioè quanto deve sborsare il venditore per onorare il contratto, qualora il detentore decida di esercitare l opzione al tempo n; U n è invece il giusto prezzo che il venditore deve ricevere come compenso dell opzione e che ora determineremo. Tempo N. Il compratore dell opzione decide di esercitare il suo diritto d opzione: il venditore deve sborsare una quantità di denaro pari a U N = Z N. Tempo N. Ci sono due possibilità.. Il compratore dell opzione decide di esercitare il suo diritto d opzione all istante N. In tal caso, il venditore deve pagare un ammontare pari a Z N. 03

3 2. Il compratore decide di non esercitare l opzione all istante N ma all istante N. In questo caso, il venditore deve essere pronto, all istante N, a pagare all istante N una quantità di denaro pari a Z N. Per onorare questo contratto, abbiamo visto che all istante N il venditore deve possedere, in media, + r N N E Z N F N = + r E U N F N. Dunque, all istante N il venditore deve possedere una quantità di denaro U N che deve coprire le due possibilità appena elencate, e cioè U N = max Z N, + r E U N F N. Tempo n = N 2, N,...,0. Si procede per ricorrenza in modo analogo a quanto già visto. Supponiamo quindi che la quantità U n+ sia ben definita, essendo U n+ l ammontare di denaro che il venditore dell opzione deve possedere all istante successivo n + per poter onorare il contratto d opzione. Allora:. se il compratore dell opzione decide di esercitare il suo diritto d opzione all istante n, allora il venditore deve possedere una quantità di denaro pari a Z n ; 2. se invece il compratore decide di non esercitare l opzione all istante n, allora il venditore deve essere pronto, all istante n, a pagare all istante n + una quantità di denaro pari a U n+, dunque deve possedere + r n+ n E U n+ F n = + r E U n+ F n. Dunque, all istante n il venditore deve possedere una quantità di denaro U n che deve coprire le due possibilità appena elencate, e cioè U n = max Z n, + r E U n+ F n. U n rappresenta quindi il prezzo dell opzione all istante n. Ricapitolando, siamo condotti a considerare il processo U n n definito da U N = Z N e per n = N, N 2,...,0, 5.2 U n = max Z n, +r E U n+ F n Vedremo, nel prossimo paragrafo, che U n n è effettivamente il prezzo dell opzione al tempo n. In questo paragrafo studieremo le sue proprietà e 04

4 metteremo in evidenza come esso interviene nel problema dell arresto ottimo, cioè nella determinazione dei tempi di arresto per i quali il sup nella 5. è raggiunto. Abbiamo visto che, per le opzioni europee, i prezzi scontati costituiscono una P -martingala. Vale la stessa proprietà anche nel caso americano? La risposta è no. Vale però il risultato seguente. Proposizione Sia U n il prezzo di un opzione americana di payoff Z n n al tempo n, n = 0,,...,N, dato da 5.2. Siano Ũn n e Z n n rispettivamente il processo di prezzo e di payoff scontato: Ũ n = U n S 0 n = + r n U n e Zn = Z n S 0 n = + r n Z n. Allora Ũn n è una P -supermartingala ed inoltre è la più piccola supermartingala che domina Z n n, cioè tale che Ũn Z n. Un po di terminologia: dato un processo X n n, si chiama inviluppo di Snell di X n n la più piccola supermartingala che domina X n n. Il problema del calcolo del prezzo delle opzioni americane si riconduce quindi al calcolo dell inviluppo di Snell del processo di payoff Z n n. Osserviamo che, da 5.2, segue immediatamente che Ũ N = Z N e per n = N, N 2,...,0, Ũ n = max Zn, E Ũn+ F n 5.3 Dimostrazione della Proposizione Da 5.3, si ha Ũ n E Ũn+ F n e Ũ n Z n, dunque Ũn n è una P -supermartingala che domina Z n n. Mostriamo che è la più piccola. Sia Ṽn n un altra P -supermartingala che domina Z n n : mostriamo che Ṽn Ũn. Intanto, si ha ṼN Z N = ŨN. Ma allora, Ṽ N E ṼN F N E ŨN F N e quindi, poiché deve essere ṼN Z N, Ṽ N max ZN, E ŨN F N = ŨN. Dunque, si ha anche ṼN ŨN. Procedendo per ricorrenza, otteniamo che Ṽn Ũn per ogni n, da cui la tesi. Continuiamo a studiare le proprietà di martingala associate a U n n. 05

5 Proposizione Sia ν 0 = inf{n 0 t.c. Ũn = Z n }. Allora ν 0 è un F n -tempo d arresto a valori in {0,,...,N} e il processo arrestato Ũn ν 0 0 n N è una F n -martingala. Dimostrazione. Osserviamo che, poiché U N = Z N e dunque ŨN = Z N, evidentemente dev essere ν 0 N, cioè ν 0 è a valori in {0,,...,N}. ν 0 è evidentemente un tempo d arresto. Infatti si può scrivere ν 0 = inf{n 0; Ũn Z n = 0} e dunque ν 0 è un tempo d ingresso vedi Esempio??. Poniamo Ũν 0 n = Ũn ν 0 e osserviamo che n ν 0 Ũ ν 0 n = U 0 + {ν0 j} Ũj = U 0 + j= n {ν0 j} Ũj, j= dove naturalmente Ũj = Ũj Ũj. Si noti che, per ogni j, la v.a. {ν0 j} è F j -misurabile, perché {ν0 j} = {ν0 j } e {ν 0 j } F j, poiché ν 0 è un tempo d arresto. Dunque se i ha Ũ ν 0 n+ Ũν 0 n = {ν0 n+} Ũn+ Ũn, E Ũν 0 n+ Ũν 0 n F n = E {ν0 n+} Ũn+ Ũn F n 5.4 Ora, sull insieme {ν 0 n + }, si ha Ũn > Z n, dunque e quindi, poiché {ν 0 n + } F n, {ν0 n+}ũn = {ν0 n+}e Ũn+ F n E [ {ν0 n+}ũn+ Ũn F n = E [ {ν0 n+}ũn+ E Ũn+ F n F n = = {ν0 n+}e [ Ũ n+ E Ũn+ F n F n = 0 da cui, sostituendo in 5.4 si ha la tesi. La Proposizione ha una conseguenza importante. Corollario Il tempo d arresto ν 0 soddisfa le seguenti uguaglianze: U 0 = Ũ0 = E Z ν0 F 0 = sup ν T 0,N E Z ν F 0, ricordiamo che T 0,N è l insieme degli F n -tempi d arresto che prendono valori in {0,,...,N}. 06

6 Dimostrazione. Per definizione di ν 0, si ha Ũν 0 = Z ν0. Poiché Ũν 0 n n è una martingala e Ũν 0 N = Ũν 0, si ha U 0 = Ũ0 = Ũν 0 0 = E Ũν 0 N F 0 = E Ũν 0 F 0 = E Z ν0 F 0. Ora, prendiamo un qualsiasi tempo d arresto ν T 0,N. Per la Proposizione 5.2., Ũn n è una P -supermartingala, quindi cfr. Proposizione anche Ũν n n = Ũn ν n è una P -supermartingala. Inoltre, essendo Ũn Z n per ogni n, si ha anche Ũν Z ν. Ma allora, U 0 = Ũ0 E Ũν N F 0 = E Ũν F 0 E Z ν F 0, da cui segue la tesi. Osserviamo che, con un occhiata più attenta alla dimostrazione del Corollario 5.2.3, un tempo d arresto τ è ottimale se e solo se succedono insieme due cose: Il processo arrestato U τ n n è una martingala. 2 U τ = Z τ. 5.3 Prezzo e copertura delle opzioni americane Vediamo ora come si può costruire un portafoglio di copertura di un opzione americana di payoff Z n n. Abbiamo osservato che il processo U n n, costruito nel paragrafo precedente, è tale che i suoi valori scontati Ũn n costituiscono una supermartingala. Sia allora Ũ n = M n Ãn la sua decomposizione di Doob vedi il paragrafo??. Dunque M n n è una martingala, mentre Ãn n è un processo crescente predicibile. Consideriamo l opzione europea di payoff M N = + r N MN e sia V n φ n il suo portafoglio replicante, di cui abbiamo studiato le proprietà nel paragrafo 4.6. Poiché il portafoglio attualizzato Ṽnφ n è una martingala rispetto a P, si ha Ṽ n φ = E [ṼNφ F n = E [ M N F n = M n. Dunque, moltiplicando per il fattore di sconto + r n, V n φ = + r n Mn = U n + + r n à n U n Z n Dunque con un capitale pari a U 0 = V 0 φ = E [ M N F 0, 07

7 è possibile costituire un portafoglio ammissibile che garantisce ad ogni istante n di coprire il payoff dell opzione Z n. La condizione di assenza di arbitraggio garantisce dunque che il prezzo dell opzione, c 0, non può essere superiore a U 0 = V 0 φ. Mostriamo anzi che la condizione di assenza di arbitraggio implica che c 0 = U 0. Infatti, se il detentore dell opzione usa la strategia ottimale di arresto per stabilire l istante in cui esercitare l opzione e quindi la esercita al tempo ν 0, allora si ha V ν0 φ = + r ν 0 Mν0 = U ν0 + + r ν 0 Ã ν0 Il Lemma 5.3. qui sotto, implica che Ãν 0 = 0. Quindi V ν0 φ = + r ν 0 Mν0 = U ν0 = Z ν0. Dunque in questo caso la strategia φ copre esattamente il payoff dell opzione. Lemma Siano X n n una supermartingala e A n n il suo processo crescente associato dato dalla decomposizione di Doob. Siano τ un tempo di arresto e X τ n n la supermartingala ottenuta arrestando X n n al tempo τ. Allora il processo crescente associato a X τ n n è A τ n n, dove A τ n = A n τ. Dimostrazione. Intanto il processo A τ n n è predicibile, poiché si può scrivere n A τ n = A k {τ=k} + A n {τ>n } k=0 e nel termine a destra figurano tutte quantità F n -misurabili. Inoltre, posto M n = X n +A n, si ha, grazie al teorema di arresto, che M n τ n è una martingala. Poiché A τ 0 = A 0 = 0 e M n τ = X n τ + A n τ = X τ n + A τ n, per l unicità del processo crescente nella decomposizione di Doob, la tesi è dimostrata. Tornando alla questione che ci interessava, il processo crescente A ν 0 n n associato a U ν 0 n n è dato da A ν 0 n = A n ν0. Poiché, d altra parte, U ν 0 n n è una martingala il suo processo crescente associato è nullo. Dunque A ν0 = 0. Ricapitolando, il prezzo all istante 0 è dato dalla formula 5. o equivalentemente, in maniera più esplicita, dalla 5.2 con n = 0, oppure da U 0 = E [ + r ν 0 Z ν0 F 0 che poi è esattamente quanto ci aspettavamo, come descritto nell introduzione a questo capitolo. Questo risultato si generalizza facilmente per il calcolo del prezzo dell opzione in ogni istante n = 0,,...,N. Riassumiamo qui di seguito il risultato generale, senza riportarne la dimostrazione per la quale, basta semplicemente riadattare quelle appena viste. 08

8 Proposizione Il prezzo di un opzione americana al tempo n, n = 0,,...,N è dato dalla formula 5.2 o equivalentemente da U n = E [ + r νn n Z νn F n = sup ν T n,n E [ + r ν n Z ν F n, dove T n,n denota l insieme dei tempi d arresto a valori in {n,...,n} e ν n T n,n è definito da ν n = inf{j n; U j = Z j }. Intuitivamente, un opzione americana di processo di payoff Z n n deve costare di più dell opzione europea di payoff h = Z N, poiché il detentore può esercitare l opzione in un qualsiasi momento tra l emissione e la maturità N. Quest affermazione è precisata dalla seguente Proposizione Siano rispettivamente C n il prezzo di un opzione americana di processo di payoff Z n 0 n N e c n il prezzo dell opzione europea associata, cioè di payoff h = Z N e maturità N. Allora, C n c n, per ogni n = 0,,...,N. Inoltre, se c n Z n per ogni n allora C n = c n, per ogni n = 0,,...,N. Dimostrazione. Osserviamo che C N = Z N = c N. Siano C n n e c n n i processi scontati. Ricordando che C n n è una P -supermartingala e c n n una P -martingala, si ha C n E C N F n = E c N F n = c n per ogni n = 0,,...,N. Dunque, C n c n. Supponiamo ora che si abbia c n Z n. Allora c n n, che è una martingala, è una P -supermartingala che domina il payoff scontato Z n n. Poiché C n n è l inviluppo di Snell di Z n n, necessariamente dev essere c n C n, da cui segue che c n = C n e quindi c n = C n, per ogni possibile n. Esempio Prezzi delle call europea ed americana Consideriamo una opzione call sul titolo di prezzo S n n : Z n = Z call n = S n K +. Indichiamo con C n il prezzo della call americana al tempo n e con c n il prezzo della call europea: c n = E [ + r N n S N K + F n. 09

9 Mostriamo che in questo caso si ha c n = C n. Per la Proposizione 5.3.2, basta far vedere che c n Z n = Sn K + per ogni n = 0,,...,N. Ricordiamo che il prezzo scontato c n = + r n c n è una martingala. Dunque, applicando la disuguaglianza di Jensen alla funzione convessa x x +, c n = E [ + r N S N K + F n E [ + r N S N K F n + = E [ S N F n K + r N = S n K + r N + + Moltiplicando per + r n, si ottiene c n + r n S n K + r N + = S n K + r N n + S n K + dove abbiamo usato il fatto che + r N n. Osserviamo infine che, dalla Proposizione 5.3.2, si ha C n = sup ν T n,n E [ + r ν n Z ν F n = E [ + r N n Z N F n = cn dunque il tempo ottimale di esercizio è sempre, nel caso della call, ν n = N: la cosa migliore è esercitare direttamente a maturità. Vedremo che la situazione pu o essere diversa per opzioni diverse dalla call e, in particolare, per le put, delle quali studieremo il comportamento qualitativo nell ambito del modello CRR nel prossimo paragrafo. 5.4 Prezzo e copertura di una put americana nel modello CRR In questo paragrafo, consideriamo il modello CRR. Ricordiamo che in tal caso il mercato consiste del titolo non rischioso, S 0 n = + r n, e di un solo titolo rischioso, di prezzo S n = S 0 T T n. Supponiamo che il mercato sia privo di arbitraggio e completo, cioè r a, b. Sotto la misura equivalente di martingala P, le variabili aleatorie T,...,T n sono indipendenti ed identicamente distribuite e tali che P T = + a = p = P T = + b, dove p = r a b a. Consideriamo una opzione put americana, di maturità N e prezzo d esercizio K: Z n = Z put n = K S n +. 0

10 Proposizione Il prezzo della put americana al tempo n è dato da P n = P am n, S n, dove la funzione P am n, x è definita da essendo P am N, x = K x + e per n = N, N 2,...,0 P am n, x = max K x +, +r, fn +, x fn +, x = p P am n +, x + a + pp am n +, x + b. Dimostrazione. Da 5.2, si ha P N = Z N = K S N + = P am N, S N. Al tempo n = N, sempre da 5.2 si ha Osserviamo che P N = max K S N +, + r E P N F N. E P N F N = E P am N, S N F N = E P am N, S N T N F N. Ora, poiché S N è F N -misurabile e T N è indipendente da F N, l ultima media condizionata vale E P am N, S N T N F N = E P am N, x T N. x=sn Posto allora segue che fn, x = E P am N, x T N, E P N F N = fn, S N, da cui si ottiene P N = P am N, S N, dove Ora, P am N, x = max K x +, + r fn, x. fn, x = E P am N, x T N = P am N, x +ap+p am N, x +b p, dunque la tesi è vera per n = N. Procedendo analogamente per n = N 2,...,0, si ottiene il risultato finale

11 Osservazione La funzione P am 0, x introdotta nella Proposizione 5.4. si può anche rappresentare nel modo seguente: P am 0, x = sup ν T0,N E + r ν K x V ν + dove V 0 = e V n = T T n, n =,...,N. Infatti, dalla Proposizione si ha per ogni scelta di S 0. P am 0, S 0 = P 0 = sup ν T 0,N E + r ν K S ν + = sup ν T 0,N E + r ν K S 0 V ν La rappresentazione 5.5 consente di effettuare uno studio qualitativo del prezzo dell opzione all istante iniziale. Queste informazioni, riassunte nella Proposizione 5.4.3, consentono di tracciare il grafico della funzione x P am 0, x, come riportato in Figura x Figura 5. Andamento del prezzo al tempo 0 di una opzione put americana, al variare del prezzo del titolo di base in ascisse. I valori sono a =., b =.2, r =.02, K = 0.9, N = 20. Qui il valore x è dell ordine di Il prezzo si annulla per x > K + a N = 7.4. A puntini è disegnato l andamento delle corrispondente opzione europea. Proposizione La funzione x P am 0, x è continua, non crescente e convessa. 2 Supponiamo a < 0. Esiste un punto x [0, K tale che. per x [0, x, P am 0, x = K x + ; 2. per x x, K/ + a N, P am 0, x > K x + ; 3. per x K/ + a N, P am 0, x = 0. Dimostrazione.. Dalla Proposizione 5.4., segue immediatamente che x P am N, x = K x + è continua. Dunque, anche x fn, x = pp am N, x + a + pp am N, x + b è continua e quindi anche x P am N, x = maxk x +, + r fn, x lo è essendo il max tra 2

12 funzioni continue. Procedendo analogamente, si prova che x P am n, x è continua per ogni n = N 2,...,, 0. Le altre due proprietà seguono direttamente dalla rappresentazione 5.5 e dal fatto che x K x V ν + è non crescente e convessa. Ad esempio, per quanto riguarda la convessità, preso α [0, si ha: E + r ν K αx + αx 2 V ν + αe + r ν K x V ν + + αe + r ν K x 2 V ν + e passando al sup per ν T 0,N si ottiene la tesi. 2. Poniamo gx = P am 0, x K x +. Poiché P am 0, x K x +, gx 0. In particolare g0 = 0, perché, usando 5.5, 0 g0 = sup E + r ν K K K K = 0. ν T 0,N } {{ }, ν 0 Invece, gk > 0. Infatti, gk = K sup E + r ν V ν + K E + r V + ν T 0,N nel secondo passaggio si è scelto ν =. Ora, V = T e E +r V + = +r a + p+ b + p = +r ap > 0 quindi gk > 0. Dividiamo ora lo studio della funzione g in due casi: i x [0, K e ii x > K. i Se x [0, K, allora gx = P am 0, x K x è una funzione continua e convessa essendo somma di una funzione convessa continua e di una funzione lineare. Poniamo allora x = inf{x > 0 : gx > 0}. Ovviamente, x < K perché gk > 0 ed inoltre si ha: gx = 0 per ogni x [0, x e gx > 0 per ogni x x, K. Infatti, se per assurdo esistesse un x x tale che gx > 0 allora, dalla definizione di x, dovrebbe anche essere x x, il che non è vero a meno che non si sia scelto x = x. Osservando però che, dal teorema della permanenza del segno ricordiamo che g è continua, dev essere gx = 0, segue allora che in effetti gx = 0 per ogni x [0, x. Prendiamo ora un x x, K e mostriamo che gx > 0. Osserviamo intanto che, sempre dalla definizione di x, deve esistere una successione {x n} n tale che x n x e gx n > 0. Ora, se x > x allora 3

13 x > x n per qualche n, dunque x n = tx + tx per qualche t 0,. Usando la convessità di g, si ha 0 < gx n = gtx + tx tgx + tgx = tgx, il che prova che gx > 0 per ogni x x, K. ii Se invece x > K, allora gx = P am 0, x è una funzione non negativa e, dal punto., anche non crescente. Poiché gk > 0, nell intervallo in questione g è positiva, tende a decrescere e una volta raggiunto lo zero, si mantiene indenticamente nulla. Ricapitolando, quanto visto in i e ii prova l asserzione a. Per verificare b e c, basta far vedere che x = K/+a N è il più piccolo punto > K in cui x P am 0, x si annulla. Cerchiamo allora x tale che P am 0, x = 0. Dalla 5.5 dev essere K x V ν + = 0 per ogni ν T 0,N, dunque x K/V ν per ogni ν T 0,N. Allora x = max Ω K max = ν T 0,N V ν K min Ω min ν T0,N V ν. Ora, poiché V ν = T T ν e T n { + a, + b}, allora min Ω min V ν = ν T 0,N min + n {0,...,N} an = + a N perché, ricordiamo 0 < + a <. Dunque x = K/ + a N e la tesi è dimostrata. 4

14 Bibliografia [ P. Baldi 2000 Equazioni differenziali stocastiche e applicazioni. Pitagora Editrice. [2 F. Black, M. Scholes 973 The Pricing of Options and Corporate Liabilities. Journal of Political Economy, 8, [3 P. Billingsley 995 Probability and measure. Whiley. [4 J.C. Hull 2002 Options, futures and other derivatives. 5th edition. Prentice Hall. [5 D. Lamberton, B. Lapeyre 2000 Introduction to Stochastic calculus in finance. Springer. [6 M. Musiela, M. Rutkowski 998 Martingale methods in financial modelling. Springer. [7 S.M. Ross 2003 An elementary introduction to Mathematical Finance. Options and other topics. Second edition. Cambridge University Press. [8 D.M. Salopec 997 American put options. Addison Wesley Longman Inc. [9 D. Williams 99 Probability with martingales. Cambridge University Press. 5

Note sulle Opzioni Americane

Note sulle Opzioni Americane Note sulle Opzioni Americane Wolfgang J. Runggaldier Universitá di Padova June 16, 2007 Si fornisce qui una traccia sull argomento delle opzioni americane a tempo discreto (dette anche Bermudean options)

Dettagli

Valore equo di un derivato. Contingent claim

Valore equo di un derivato. Contingent claim Contingent claim Ci occuperemo ora di determinare il prezzo equo di un prodotto derivato, come le opzioni, e di come coprire il rischio associato a questi contratti. Assumeremo come dinamica dei prezzi

Dettagli

Il modello binomiale ad un periodo

Il modello binomiale ad un periodo Opzioni Un opzione dà al suo possessore il diritto (ma non l obbligo) di fare qualcosa. Un opzione call (put) europea su un azione che non paga dividendi dà al possessore il diritto di comprare (vendere)

Dettagli

Modelli probabilistici per la finanza

Modelli probabilistici per la finanza Capitolo 5 Modelli probabilistici per la finanza 51 Introduzione In questo capitolo introdurremo un modello probabilistico utile per lo studio di alcuni problemi di finanza matematica, a cui abbiamo già

Dettagli

Matematica generale CTF

Matematica generale CTF Successioni numeriche 19 agosto 2015 Definizione di successione Monotonìa e limitatezza Forme indeterminate Successioni infinitesime Comportamento asintotico Criterio del rapporto per le successioni Definizione

Dettagli

ESERCITAZIONE MATEMATICA FINANZIARIA OPZIONI. Matematica finanziaria Dott. Andrea Erdas Anno Accademico 2011/2012

ESERCITAZIONE MATEMATICA FINANZIARIA OPZIONI. Matematica finanziaria Dott. Andrea Erdas Anno Accademico 2011/2012 ESERCITAZIONE MATEMATICA FINANZIARIA 1 OPZIONI 2 LE OPZIONI Le opzioni sono contratti che forniscono al detentore il diritto di acquistare o vendere una certa quantità del bene sottostante a una certa

Dettagli

risulta (x) = 1 se x < 0.

risulta (x) = 1 se x < 0. Questo file si pone come obiettivo quello di mostrarvi come lo studio di una funzione reale di una variabile reale, nella cui espressione compare un qualche valore assoluto, possa essere svolto senza necessariamente

Dettagli

f(x) = 1 x. Il dominio di questa funzione è il sottoinsieme proprio di R dato da

f(x) = 1 x. Il dominio di questa funzione è il sottoinsieme proprio di R dato da Data una funzione reale f di variabile reale x, definita su un sottoinsieme proprio D f di R (con questo voglio dire che il dominio di f è un sottoinsieme di R che non coincide con tutto R), ci si chiede

Dettagli

19. Inclusioni tra spazi L p.

19. Inclusioni tra spazi L p. 19. Inclusioni tra spazi L p. Nel n. 15.1 abbiamo provato (Teorema 15.1.1) che, se la misura µ è finita, allora tra i corispondenti spazi L p (µ) si hanno le seguenti inclusioni: ( ) p, r ]0, + [ : p

Dettagli

Proof. Dimostrazione per assurdo. Consideriamo l insieme complementare di P nell insieme

Proof. Dimostrazione per assurdo. Consideriamo l insieme complementare di P nell insieme G Pareschi Principio di induzione Il Principio di Induzione (che dovreste anche avere incontrato nel Corso di Analisi I) consente di dimostrare Proposizioni il cui enunciato è in funzione di un numero

Dettagli

Opzioni americane. Opzioni americane

Opzioni americane. Opzioni americane Opzioni americane Le opzioni di tipo americano sono simili a quelle europee con la differenza che possono essere esercitate durante tutto l intervallo [0, T ]. Supponiamo di avere un opzione call americana

Dettagli

LEZIONE 23. Esempio 23.1.3. Si consideri la matrice (si veda l Esempio 22.2.5) A = 1 2 2 3 3 0

LEZIONE 23. Esempio 23.1.3. Si consideri la matrice (si veda l Esempio 22.2.5) A = 1 2 2 3 3 0 LEZIONE 23 231 Diagonalizzazione di matrici Abbiamo visto nella precedente lezione che, in generale, non è immediato che, data una matrice A k n,n con k = R, C, esista sempre una base costituita da suoi

Dettagli

CAPITOLO 16 SUCCESSIONI E SERIE DI FUNZIONI

CAPITOLO 16 SUCCESSIONI E SERIE DI FUNZIONI CAPITOLO 16 SUCCESSIONI E SERIE DI FUNZIONI Abbiamo studiato successioni e serie numeriche, ora vogliamo studiare successioni e serie di funzioni. Dato un insieme A R, chiamiamo successione di funzioni

Dettagli

Indice. 1 Introduzione alle Equazioni Differenziali 1 1.1 Esempio introduttivo... 1 1.2 Nomenclatura e Teoremi di Esistenza ed Unicità...

Indice. 1 Introduzione alle Equazioni Differenziali 1 1.1 Esempio introduttivo... 1 1.2 Nomenclatura e Teoremi di Esistenza ed Unicità... Indice 1 Introduzione alle Equazioni Differenziali 1 1.1 Esempio introduttivo............................. 1 1.2 Nomenclatura e Teoremi di Esistenza ed Unicità.............. 5 i Capitolo 1 Introduzione

Dettagli

23 Giugno 2003 Teoria Matematica del Portafoglio Finanziario e Modelli Matematici per i Mercati Finanziari ESERCIZIO 1

23 Giugno 2003 Teoria Matematica del Portafoglio Finanziario e Modelli Matematici per i Mercati Finanziari ESERCIZIO 1 23 Giugno 2003 Teoria Matematica del Portafoglio Finanziario e Modelli Matematici per i Mercati Finanziari In uno schema uniperiodale e in un contesto di analisi media-varianza, si consideri un mercato

Dettagli

APPUNTI DI MATEMATICA LE FRAZIONI ALGEBRICHE ALESSANDRO BOCCONI

APPUNTI DI MATEMATICA LE FRAZIONI ALGEBRICHE ALESSANDRO BOCCONI APPUNTI DI MATEMATICA LE FRAZIONI ALGEBRICHE ALESSANDRO BOCCONI Indice 1 Le frazioni algebriche 1.1 Il minimo comune multiplo e il Massimo Comun Divisore fra polinomi........ 1. Le frazioni algebriche....................................

Dettagli

10. Insiemi non misurabili secondo Lebesgue.

10. Insiemi non misurabili secondo Lebesgue. 10. Insiemi non misurabili secondo Lebesgue. Lo scopo principale di questo capitolo è quello di far vedere che esistono sottoinsiemi di R h che non sono misurabili secondo Lebesgue. La costruzione di insiemi

Dettagli

Politecnico di Milano. Facoltà di Ingegneria Industriale. Corso di Analisi e Geometria 2. Sezione D-G. (Docente: Federico Lastaria).

Politecnico di Milano. Facoltà di Ingegneria Industriale. Corso di Analisi e Geometria 2. Sezione D-G. (Docente: Federico Lastaria). Politecnico di Milano. Facoltà di Ingegneria Industriale. Corso di Analisi e Geometria 2. Sezione D-G. (Docente: Federico Lastaria). Aprile 20 Indice Serie numeriche. Serie convergenti, divergenti, indeterminate.....................

Dettagli

LE FUNZIONI A DUE VARIABILI

LE FUNZIONI A DUE VARIABILI Capitolo I LE FUNZIONI A DUE VARIABILI In questo primo capitolo introduciamo alcune definizioni di base delle funzioni reali a due variabili reali. Nel seguito R denoterà l insieme dei numeri reali mentre

Dettagli

2. Leggi finanziarie di capitalizzazione

2. Leggi finanziarie di capitalizzazione 2. Leggi finanziarie di capitalizzazione Si chiama legge finanziaria di capitalizzazione una funzione atta a definire il montante M(t accumulato al tempo generico t da un capitale C: M(t = F(C, t C t M

Dettagli

LE SUCCESSIONI 1. COS E UNA SUCCESSIONE

LE SUCCESSIONI 1. COS E UNA SUCCESSIONE LE SUCCESSIONI 1. COS E UNA SUCCESSIONE La sequenza costituisce un esempio di SUCCESSIONE. Ecco un altro esempio di successione: Una successione è dunque una sequenza infinita di numeri reali (ma potrebbe

Dettagli

Metodi Stocastici per la Finanza

Metodi Stocastici per la Finanza Metodi Stocastici per la Finanza Tiziano Vargiolu vargiolu@math.unipd.it 1 1 Università degli Studi di Padova Anno Accademico 2012-2013 Indice 1 Mercati finanziari 2 Arbitraggio 3 Conseguenze del non-arbitraggio

Dettagli

Schemi delle Lezioni di Matematica Generale. Pierpaolo Montana

Schemi delle Lezioni di Matematica Generale. Pierpaolo Montana Schemi delle Lezioni di Matematica Generale Pierpaolo Montana A volte i fenomeni economici che ci interessano non variano con continuitá oppure non possono essere osservati con continuitá, ma solo a intervalli

Dettagli

4 Quarta lezione: Spazi di Banach e funzionali lineari. Spazio duale

4 Quarta lezione: Spazi di Banach e funzionali lineari. Spazio duale 4 Quarta lezione: Spazi di Banach e funzionali lineari. Spazio duale Spazi Metrici Ricordiamo che uno spazio metrico è una coppia (X, d) dove X è un insieme e d : X X [0, + [ è una funzione, detta metrica,

Dettagli

Scelta intertemporale: Consumo vs. risparmio

Scelta intertemporale: Consumo vs. risparmio Scelta intertemporale: Consumo vs. risparmio Fino a questo punto abbiamo considerato solo modelli statici, cioè modelli che non hanno una dimensione temporale. In realtà i consumatori devono scegliere

Dettagli

Capitolo 13: L offerta dell impresa e il surplus del produttore

Capitolo 13: L offerta dell impresa e il surplus del produttore Capitolo 13: L offerta dell impresa e il surplus del produttore 13.1: Introduzione L analisi dei due capitoli precedenti ha fornito tutti i concetti necessari per affrontare l argomento di questo capitolo:

Dettagli

Per lo svolgimento del corso risulta particolarmente utile considerare l insieme

Per lo svolgimento del corso risulta particolarmente utile considerare l insieme 1. L insieme R. Per lo svolgimento del corso risulta particolarmente utile considerare l insieme R = R {, + }, detto anche retta reale estesa, che si ottiene aggiungendo all insieme dei numeri reali R

Dettagli

studi e analisi finanziarie LA PUT-CALL PARITY

studi e analisi finanziarie LA PUT-CALL PARITY LA PUT-CALL PARITY Questa relazione chiarisce se sia possibile effettuare degli arbitraggi e, quindi, guadagnare senza rischi. La put call parity è una relazione che lega tra loro: il prezzo del call,

Dettagli

Iniziamo con un esercizio sul massimo comun divisore: Esercizio 1. Sia d = G.C.D.(a, b), allora:

Iniziamo con un esercizio sul massimo comun divisore: Esercizio 1. Sia d = G.C.D.(a, b), allora: Iniziamo con un esercizio sul massimo comun divisore: Esercizio 1. Sia d = G.C.D.(a, b), allora: G.C.D.( a d, b d ) = 1 Sono state introdotte a lezione due definizioni importanti che ricordiamo: Definizione

Dettagli

Lezione 9: Cambio di base

Lezione 9: Cambio di base Lezione 9: Cambio di base In questa lezione vogliamo affrontare uno degli argomenti piu ostici per lo studente e cioè il cambio di base all interno di uno spazio vettoriale, inoltre cercheremo di capire

Dettagli

Basi di matematica per il corso di micro

Basi di matematica per il corso di micro Basi di matematica per il corso di micro Microeconomia (anno accademico 2006-2007) Lezione del 21 Marzo 2007 Marianna Belloc 1 Le funzioni 1.1 Definizione Una funzione è una regola che descrive una relazione

Dettagli

ESERCIZI DI ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA

ESERCIZI DI ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA ESERCIZI DI ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA Francesco Bottacin Padova, 24 febbraio 2012 Capitolo 1 Algebra Lineare 1.1 Spazi e sottospazi vettoriali Esercizio 1.1. Sia U il sottospazio di R 4 generato dai

Dettagli

EQUAZIONI DIFFERENZIALI. 1. Trovare tutte le soluzioni delle equazioni differenziali: (a) x = x 2 log t (d) x = e t x log x (e) y = y2 5y+6

EQUAZIONI DIFFERENZIALI. 1. Trovare tutte le soluzioni delle equazioni differenziali: (a) x = x 2 log t (d) x = e t x log x (e) y = y2 5y+6 EQUAZIONI DIFFERENZIALI.. Trovare tutte le soluzioni delle equazioni differenziali: (a) x = x log t (d) x = e t x log x (e) y = y 5y+6 (f) y = ty +t t +y (g) y = y (h) xy = y (i) y y y = 0 (j) x = x (k)

Dettagli

DOMINI A FATTORIZZAZIONE UNICA

DOMINI A FATTORIZZAZIONE UNICA DOMINI A FATTORIZZAZIONE UNICA CORSO DI ALGEBRA, A.A. 2012-2013 Nel seguito D indicherà sempre un dominio d integrità cioè un anello commutativo con unità privo di divisori dello zero. Indicheremo con

Dettagli

Teoria dei Giochi. Anna Torre

Teoria dei Giochi. Anna Torre Teoria dei Giochi Anna Torre Almo Collegio Borromeo 14 marzo 2013 email: anna.torre@unipv.it sito web del corso:www-dimat.unipv.it/atorre/borromeo2013.html IL PARI O DISPARI I II S T S (-1, 1) (1, -1)

Dettagli

LEZIONE 7. Esercizio 7.1. Quale delle seguenti funzioni è decrescente in ( 3, 0) e ha derivata prima in 3 che vale 0? x 3 3 + x2. 2, x3 +2x +3.

LEZIONE 7. Esercizio 7.1. Quale delle seguenti funzioni è decrescente in ( 3, 0) e ha derivata prima in 3 che vale 0? x 3 3 + x2. 2, x3 +2x +3. 7 LEZIONE 7 Esercizio 7.1. Quale delle seguenti funzioni è decrescente in ( 3, 0) e ha derivata prima in 3 che vale 0? x 3 3 + x2 2 6x, x3 +2x 2 6x, 3x + x2 2, x3 +2x +3. Le derivate sono rispettivamente,

Dettagli

Il principio di induzione e i numeri naturali.

Il principio di induzione e i numeri naturali. Il principio di induzione e i numeri naturali. Il principio di induzione è un potente strumento di dimostrazione, al quale si ricorre ogni volta che si debba dimostrare una proprietà in un numero infinito

Dettagli

Applicazioni lineari

Applicazioni lineari Applicazioni lineari Esempi di applicazioni lineari Definizione. Se V e W sono spazi vettoriali, una applicazione lineare è una funzione f: V W tale che, per ogni v, w V e per ogni a, b R si abbia f(av

Dettagli

Finanza matematica - Lezione 01

Finanza matematica - Lezione 01 Finanza matematica - Lezione 01 Contratto d opzione Un opzione è un contratto finanziario stipulato al tempo, che permette di eseguire una certa transazione, d acquisto call o di vendita put, ad un tempo

Dettagli

CONTINUITÀ E DERIVABILITÀ Esercizi risolti

CONTINUITÀ E DERIVABILITÀ Esercizi risolti CONTINUITÀ E DERIVABILITÀ Esercizi risolti. Determinare kπ/ [cos] al variare di k in Z. Ove tale ite non esista, discutere l esistenza dei iti laterali. Identificare i punti di discontinuità della funzione

Dettagli

Lezione 10: Il problema del consumatore: Preferenze e scelta ottimale

Lezione 10: Il problema del consumatore: Preferenze e scelta ottimale Corso di Scienza Economica (Economia Politica) prof. G. Di Bartolomeo Lezione 10: Il problema del consumatore: Preferenze e scelta ottimale Facoltà di Scienze della Comunicazione Università di Teramo Scelta

Dettagli

Parte 3. Rango e teorema di Rouché-Capelli

Parte 3. Rango e teorema di Rouché-Capelli Parte 3. Rango e teorema di Rouché-Capelli A. Savo Appunti del Corso di Geometria 203-4 Indice delle sezioni Rango di una matrice, 2 Teorema degli orlati, 3 3 Calcolo con l algoritmo di Gauss, 6 4 Matrici

Dettagli

FUNZIONI ELEMENTARI - ESERCIZI SVOLTI

FUNZIONI ELEMENTARI - ESERCIZI SVOLTI FUNZIONI ELEMENTARI - ESERCIZI SVOLTI 1) Determinare il dominio delle seguenti funzioni di variabile reale: (a) f(x) = x 4 (c) f(x) = 4 x x + (b) f(x) = log( x + x) (d) f(x) = 1 4 x 5 x + 6 ) Data la funzione

Dettagli

1 Estensione in strategia mista di un gioco

1 Estensione in strategia mista di un gioco AVVERTENZA: Di seguito trovate alcuni appunti, poco ordinati e poco formali, che uso come traccia durante le lezioni. Non sono assolutamente da considerarsi sostitutivi del materiale didattico. Riferimenti:

Dettagli

CONTINUITÀ E DERIVABILITÀ Esercizi proposti. 1. Determinare lim M(sinx) (M(t) denota la mantissa di t)

CONTINUITÀ E DERIVABILITÀ Esercizi proposti. 1. Determinare lim M(sinx) (M(t) denota la mantissa di t) CONTINUITÀ E DERIVABILITÀ Esercizi proposti 1. Determinare lim M(sin) (M(t) denota la mantissa di t) kπ/ al variare di k in Z. Ove tale limite non esista, discutere l esistenza dei limiti laterali. Identificare

Dettagli

CRITERI DI CONVERGENZA PER LE SERIE. lim a n = 0. (1) s n+1 = s n + a n+1. (2) CRITERI PER LE SERIE A TERMINI NON NEGATIVI

CRITERI DI CONVERGENZA PER LE SERIE. lim a n = 0. (1) s n+1 = s n + a n+1. (2) CRITERI PER LE SERIE A TERMINI NON NEGATIVI Il criterio più semplice è il seguente. CRITERI DI CONVERGENZA PER LE SERIE Teorema(condizione necessaria per la convergenza). Sia a 0, a 1, a 2,... una successione di numeri reali. Se la serie a k è convergente,

Dettagli

Scelte in condizione di incertezza

Scelte in condizione di incertezza Scelte in condizione di incertezza Tutti i problemi di decisione che abbiamo considerato finora erano caratterizzati dal fatto che ogni possibile scelta dei decisori portava a un esito certo. In questo

Dettagli

Capitolo 20: Scelta Intertemporale

Capitolo 20: Scelta Intertemporale Capitolo 20: Scelta Intertemporale 20.1: Introduzione Gli elementi di teoria economica trattati finora possono essere applicati a vari contesti. Tra questi, due rivestono particolare importanza: la scelta

Dettagli

LIMITI E CONFRONTO LOCALE Esercizi svolti. b) lim. d) lim. h) lim x x + 1 x. l) lim. b) lim x cos x. x 0 sin 2 3x cos x p) lim.

LIMITI E CONFRONTO LOCALE Esercizi svolti. b) lim. d) lim. h) lim x x + 1 x. l) lim. b) lim x cos x. x 0 sin 2 3x cos x p) lim. LIMITI E CONFRONTO LOCALE Esercizi svolti. Calcolare i seguenti iti: a + 4 + b + 4 + 4 c 5 e ± g i + + sin 4 m sin o π q sin π + 4 + 7 d + 4 + + 5 4 + f 4 4 + 5 4 + 4 h + + l + + cos n sin cos p π π +

Dettagli

LEZIONE 16. Proposizione 16.1.2. Siano V e W spazi vettoriali su k = R, C. Se f: V W

LEZIONE 16. Proposizione 16.1.2. Siano V e W spazi vettoriali su k = R, C. Se f: V W LEZIONE 16 16.1. Applicazioni lineari iniettive e suriettive. Ricordo le seguenti due definizioni valide per applicazioni di qualsiasi tipo ϕ: X Y fra due insiemi. L applicazione ϕ si dice iniettiva se

Dettagli

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI TERAMO

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI TERAMO UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI TERAMO CORSO DI LAUREA IN ECONOMIA BANCARIA FINANZIARIA ED ASSICURATIVA (Classe 7) Corso di Matematica per l Economia (Prof. F. Eugeni) TEST DI INGRESSO Teramo, ottobre 00 SEZIONE

Dettagli

Teoria dei Giochi. Anna Torre

Teoria dei Giochi. Anna Torre Teoria dei Giochi Anna Torre Almo Collegio Borromeo 26 marzo 2015 email: anna.torre@unipv.it sito web del corso:www-dimat.unipv.it/atorre/borromeo2015.html COOPERAZIONE Esempio: strategie correlate e problema

Dettagli

u 1 u k che rappresenta formalmente la somma degli infiniti numeri (14.1), ordinati al crescere del loro indice. I numeri u k

u 1 u k che rappresenta formalmente la somma degli infiniti numeri (14.1), ordinati al crescere del loro indice. I numeri u k Capitolo 4 Serie numeriche 4. Serie convergenti, divergenti, indeterminate Data una successione di numeri reali si chiama serie ad essa relativa il simbolo u +... + u +... u, u 2,..., u,..., (4.) oppure

Dettagli

Parte 2. Determinante e matrice inversa

Parte 2. Determinante e matrice inversa Parte. Determinante e matrice inversa A. Savo Appunti del Corso di Geometria 013-14 Indice delle sezioni 1 Determinante di una matrice, 1 Teorema di Cramer (caso particolare), 3 3 Determinante di una matrice

Dettagli

Dimensione di uno Spazio vettoriale

Dimensione di uno Spazio vettoriale Capitolo 4 Dimensione di uno Spazio vettoriale 4.1 Introduzione Dedichiamo questo capitolo ad un concetto fondamentale in algebra lineare: la dimensione di uno spazio vettoriale. Daremo una definizione

Dettagli

MICROECONOMIA La teoria del consumo: Alcuni Arricchimenti. Enrico Saltari Università di Roma La Sapienza

MICROECONOMIA La teoria del consumo: Alcuni Arricchimenti. Enrico Saltari Università di Roma La Sapienza MICROECONOMIA La teoria del consumo: Alcuni Arricchimenti Enrico Saltari Università di Roma La Sapienza 1 Dotazioni iniziali Il consumatore dispone ora non di un dato reddito monetario ma di un ammontare

Dettagli

Transitori del primo ordine

Transitori del primo ordine Università di Ferrara Corso di Elettrotecnica Transitori del primo ordine Si consideri il circuito in figura, composto da un generatore ideale di tensione, una resistenza ed una capacità. I tre bipoli

Dettagli

x u v(p(x, fx) q(u, v)), e poi

x u v(p(x, fx) q(u, v)), e poi 0.1. Skolemizzazione. Ogni enunciato F (o insieme di enunciati Γ) è equisoddisfacibile ad un enunciato universale (o insieme di enunciati universali) in un linguaggio estensione del linguaggio di F (di

Dettagli

Una ricetta per il calcolo dell asintoto obliquo. Se f(x) è asintotica a mx+q allora abbiamo f(x) mx q = o(1), da cui (dividendo per x) + o(1), m =

Una ricetta per il calcolo dell asintoto obliquo. Se f(x) è asintotica a mx+q allora abbiamo f(x) mx q = o(1), da cui (dividendo per x) + o(1), m = Una ricetta per il calcolo dell asintoto obliquo Se f() è asintotica a m+q allora abbiamo f() m q = o(1), da cui (dividendo per ) m = f() q + 1 f() o(1) = + o(1), mentre q = f() m = o(1). Dunque si ha

Dettagli

BOLLETTINO UNIONE MATEMATICA ITALIANA

BOLLETTINO UNIONE MATEMATICA ITALIANA BOLLETTINO UNIONE MATEMATICA ITALIANA Sezione A La Matematica nella Società e nella Cultura Giovanni Becchere Valutazione e copertura di opzioni Americane in mercati incompleti: strategie di rischio minimo

Dettagli

Dipendenza dai dati iniziali

Dipendenza dai dati iniziali Dipendenza dai dati iniziali Dopo aver studiato il problema dell esistenza e unicità delle soluzioni dei problemi di Cauchy, il passo successivo è vedere come le traiettorie di queste ultime dipendono

Dettagli

( x) ( x) 0. Equazioni irrazionali

( x) ( x) 0. Equazioni irrazionali Equazioni irrazionali Definizione: si definisce equazione irrazionale un equazione in cui compaiono uno o più radicali contenenti l incognita. Esempio 7 Ricordiamo quanto visto sulle condizioni di esistenza

Dettagli

APPUNTI SU PROBLEMI CON CALCOLO PERCENTUALE

APPUNTI SU PROBLEMI CON CALCOLO PERCENTUALE APPUNTI SU PROBLEMI CON CALCOLO PERCENTUALE 1. Proporzionalità diretta e proporzionalità inversa Analizziamo le seguenti formule Peso Lordo = Peso Netto + Tara Ricavo = Utile + Costo Rata = Importo + Interesse

Dettagli

Insiemi di livello e limiti in più variabili

Insiemi di livello e limiti in più variabili Insiemi di livello e iti in più variabili Insiemi di livello Si consideri una funzione f : A R, con A R n. Un modo per poter studiare il comportamento di una funzione in più variabili potrebbe essere quello

Dettagli

CONCETTO DI LIMITE DI UNA FUNZIONE REALE

CONCETTO DI LIMITE DI UNA FUNZIONE REALE CONCETTO DI LIMITE DI UNA FUNZIONE REALE Il limite di una funzione è uno dei concetti fondamentali dell'analisi matematica. Tramite questo concetto viene formalizzata la nozione di funzione continua e

Dettagli

x 1 + x 2 3x 4 = 0 x1 + x 2 + x 3 = 0 x 1 + x 2 3x 4 = 0.

x 1 + x 2 3x 4 = 0 x1 + x 2 + x 3 = 0 x 1 + x 2 3x 4 = 0. Problema. Sia W il sottospazio dello spazio vettoriale R 4 dato da tutte le soluzioni dell equazione x + x 2 + x = 0. (a. Sia U R 4 il sottospazio dato da tutte le soluzioni dell equazione Si determini

Dettagli

4. Operazioni elementari per righe e colonne

4. Operazioni elementari per righe e colonne 4. Operazioni elementari per righe e colonne Sia K un campo, e sia A una matrice m n a elementi in K. Una operazione elementare per righe sulla matrice A è una operazione di uno dei seguenti tre tipi:

Dettagli

RICERCA OPERATIVA GRUPPO B prova scritta del 22 marzo 2007

RICERCA OPERATIVA GRUPPO B prova scritta del 22 marzo 2007 RICERCA OPERATIVA GRUPPO B prova scritta del 22 marzo 2007 Rispondere alle seguenti domande marcando a penna la lettera corrispondente alla risposta ritenuta corretta (una sola tra quelle riportate). Se

Dettagli

1 Serie di Taylor di una funzione

1 Serie di Taylor di una funzione Analisi Matematica 2 CORSO DI STUDI IN SMID CORSO DI ANALISI MATEMATICA 2 CAPITOLO 7 SERIE E POLINOMI DI TAYLOR Serie di Taylor di una funzione. Definizione di serie di Taylor Sia f(x) una funzione definita

Dettagli

La scelta in condizioni di incertezza

La scelta in condizioni di incertezza La scelta in condizioni di incertezza 1 Stati di natura e utilità attesa. L approccio delle preferenza per gli stati Il problema posto dall incertezza riformulato (state-preference approach). L individuo

Dettagli

Esercizi su lineare indipendenza e generatori

Esercizi su lineare indipendenza e generatori Esercizi su lineare indipendenza e generatori Per tutto il seguito, se non specificato esplicitamente K indicherà un campo e V uno spazio vettoriale su K Cose da ricordare Definizione Dei vettori v,,v

Dettagli

Raccolta degli Scritti d Esame di ANALISI MATEMATICA U.D. 1 assegnati nei Corsi di Laurea di Fisica, Fisica Applicata, Matematica

Raccolta degli Scritti d Esame di ANALISI MATEMATICA U.D. 1 assegnati nei Corsi di Laurea di Fisica, Fisica Applicata, Matematica DIPARTIMENTO DI MATEMATICA Università degli Studi di Trento Via Sommarive - Povo (TRENTO) Raccolta degli Scritti d Esame di ANALISI MATEMATICA U.D. 1 assegnati nei Corsi di Laurea di Fisica, Fisica Applicata,

Dettagli

Prodotto libero di gruppi

Prodotto libero di gruppi Prodotto libero di gruppi 24 aprile 2014 Siano (A 1, +) e (A 2, +) gruppi abeliani. Sul prodotto cartesiano A 1 A 2 definiamo l operazione (x 1, y 1 ) + (x 2, y 2 ) := (x 1 + x 2, y 1 + y 2 ). Provvisto

Dettagli

1 Giochi a due, con informazione perfetta e somma zero

1 Giochi a due, con informazione perfetta e somma zero 1 Giochi a due, con informazione perfetta e somma zero Nel gioco del Nim, se semplificato all estremo, ci sono due giocatori I, II e una pila di 6 pedine identiche In ogni turno di gioco I rimuove una

Dettagli

Equazioni alle differenze finite (cenni).

Equazioni alle differenze finite (cenni). AL 011. Equazioni alle differenze finite (cenni). Sia a n } n IN una successione di numeri reali. (Qui usiamo la convenzione IN = 0, 1,,...}). Diremo che è una successione ricorsiva o definita per ricorrenza

Dettagli

Sulle funzioni di W 1,p (Ω) a traccia nulla

Sulle funzioni di W 1,p (Ω) a traccia nulla Sulle funzioni di W 1,p () a traccia nulla Sia u W 1,p (R n ) e supponiamo che il supp u, essendo un aperto di R n. Possiamo approssimare u con una successione di funzioni C il cui supporto è contenuto

Dettagli

Parte 6. Applicazioni lineari

Parte 6. Applicazioni lineari Parte 6 Applicazioni lineari A Savo Appunti del Corso di Geometria 203-4 Indice delle sezioni Applicazioni fra insiemi, 2 Applicazioni lineari tra spazi vettoriali, 2 3 Applicazioni lineari da R n a R

Dettagli

19-2 Argomenti trattati

19-2 Argomenti trattati Principi di finanza aziendale Capitolo 19-20 IV Edizione Richard A. Brealey Stewart C. Myers Sandro Sandri Introduzione alle opzioni e cenni al problema della valutazione 19-2 Argomenti trattati Call,

Dettagli

Limiti e continuità di funzioni reali di una variabile

Limiti e continuità di funzioni reali di una variabile di funzioni reali di una variabile Corso di Analisi Matematica - capitolo VI Facoltà di Economia, UER Maria Caterina Bramati Université Libre de Bruxelles ECARES 22 Novembre 2006 Intuizione di ite di funzione

Dettagli

Esercizi di Ricerca Operativa II

Esercizi di Ricerca Operativa II Esercizi di Ricerca Operativa II Raffaele Pesenti January 12, 06 Domande su utilità 1. Determinare quale è l utilità che un giocatore di roulette assegna a 100,00 Euro, nel momento che gioca tale cifra

Dettagli

L Ultimo Teorema di Fermat per n = 3 e n = 4

L Ultimo Teorema di Fermat per n = 3 e n = 4 Università degli Studi di Cagliari Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali Corso di Laurea in Matematica L Ultimo Teorema di Fermat per n = 3 e n = 4 Relatore Prof. Andrea Loi Tesi di Laurea

Dettagli

MODELLI DISCRETI PER OPZIONI AMERICANE

MODELLI DISCRETI PER OPZIONI AMERICANE Alma Mater Studiorum Università di Bologna FACOLTÀ DI SCIENZE MATEMATICHE, FISICHE E NATURALI Corso di Laurea Triennale in Matematica MODELLI DISCRETI PER OPZIONI AMERICANE Tesi di Laurea in Matematica

Dettagli

Convessità e derivabilità

Convessità e derivabilità Convessità e derivabilità Definizione 1 (convessità per funzioni derivabili) Sia f : (a, b) R derivabile su (a, b). Diremo che f è convessa o concava su (a, b) se per ogni 0 (a,b) il grafico di f sta tutto

Dettagli

LEZIONE 31. B i : R n R. R m,n, x = (x 1,..., x n ). Allora sappiamo che è definita. j=1. a i,j x j.

LEZIONE 31. B i : R n R. R m,n, x = (x 1,..., x n ). Allora sappiamo che è definita. j=1. a i,j x j. LEZIONE 31 31.1. Domini di funzioni di più variabili. Sia ora U R n e consideriamo una funzione f: U R m. Una tale funzione associa a x = (x 1,..., x n ) U un elemento f(x 1,..., x n ) R m : tale elemento

Dettagli

Anno 4 Grafico di funzione

Anno 4 Grafico di funzione Anno 4 Grafico di funzione Introduzione In questa lezione impareremo a disegnare il grafico di una funzione reale. Per fare ciò è necessario studiare alcune caratteristiche salienti della funzione che

Dettagli

APPLICAZIONI LINEARI

APPLICAZIONI LINEARI APPLICAZIONI LINEARI 1. Esercizi Esercizio 1. Date le seguenti applicazioni lineari (1) f : R 2 R 3 definita da f(x, y) = (x 2y, x + y, x + y); (2) g : R 3 R 2 definita da g(x, y, z) = (x + y, x y); (3)

Dettagli

Il mercato di monopolio

Il mercato di monopolio Il monopolio Il mercato di monopolio Il monopolio è una struttura di mercato caratterizzata da 1. Un unico venditore di un prodotto non sostituibile. Non ci sono altre imprese che possano competere con

Dettagli

STRUTTURE ALGEBRICHE

STRUTTURE ALGEBRICHE STRUTTURE ALGEBRICHE Operazioni in un insieme Sia A un insieme non vuoto; una funzione f : A A A si dice operazione binaria (o semplicemente operazione), oppure legge di composizione interna. Per definizione

Dettagli

FUNZIONI CONVESSE. + e x 0

FUNZIONI CONVESSE. + e x 0 FUNZIONI CONVESSE Sia I un intervallo aperto di R (limitato o illimitato) e sia f(x) una funzione definita in I. Dato x 0 I, la retta r passante per il punto P 0 (x 0, f(x 0 )) di equazione y = f(x 0 )

Dettagli

Capitolo 26: Il mercato del lavoro

Capitolo 26: Il mercato del lavoro Capitolo 26: Il mercato del lavoro 26.1: Introduzione In questo capitolo applichiamo l analisi della domanda e dell offerta ad un mercato che riveste particolare importanza: il mercato del lavoro. Utilizziamo

Dettagli

INTEGRALI DEFINITI. Tale superficie viene detta trapezoide e la misura della sua area si ottiene utilizzando il calcolo di un integrale definito.

INTEGRALI DEFINITI. Tale superficie viene detta trapezoide e la misura della sua area si ottiene utilizzando il calcolo di un integrale definito. INTEGRALI DEFINITI Sia nel campo scientifico che in quello tecnico si presentano spesso situazioni per affrontare le quali è necessario ricorrere al calcolo dell integrale definito. Vi sono infatti svariati

Dettagli

Concetti di soluzione in giochi dinamici a informazione perfetta in strategie pure (LEZIONE 4)

Concetti di soluzione in giochi dinamici a informazione perfetta in strategie pure (LEZIONE 4) Economia Industriale (teoria dei giochi) Concetti di soluzione in giochi dinamici a informazione perfetta in strategie pure (LEZIONE 4) Valerio Sterzi Università di Bergamo Facoltà di ingegneria 1 Cosa

Dettagli

4 3 4 = 4 x 10 2 + 3 x 10 1 + 4 x 10 0 aaa 10 2 10 1 10 0

4 3 4 = 4 x 10 2 + 3 x 10 1 + 4 x 10 0 aaa 10 2 10 1 10 0 Rappresentazione dei numeri I numeri che siamo abituati ad utilizzare sono espressi utilizzando il sistema di numerazione decimale, che si chiama così perché utilizza 0 cifre (0,,2,3,4,5,6,7,8,9). Si dice

Dettagli

Teoria delle code. Sistemi stazionari: M/M/1 M/M/1/K M/M/S

Teoria delle code. Sistemi stazionari: M/M/1 M/M/1/K M/M/S Teoria delle code Sistemi stazionari: M/M/1 M/M/1/K M/M/S Fabio Giammarinaro 04/03/2008 Sommario INTRODUZIONE... 3 Formule generali di e... 3 Leggi di Little... 3 Cosa cerchiamo... 3 Legame tra N e le

Dettagli

Scelte in condizioni di rischio e incertezza

Scelte in condizioni di rischio e incertezza CAPITOLO 5 Scelte in condizioni di rischio e incertezza Esercizio 5.1. Tizio ha risparmiato nel corso dell anno 500 euro; può investirli in obbligazioni che rendono, in modo certo, il 10% oppure in azioni

Dettagli

Macroeconomia, Esercitazione 2. 1 Esercizi. 1.1 Moneta/1. 1.2 Moneta/2. 1.3 Moneta/3. A cura di Giuseppe Gori (giuseppe.gori@unibo.

Macroeconomia, Esercitazione 2. 1 Esercizi. 1.1 Moneta/1. 1.2 Moneta/2. 1.3 Moneta/3. A cura di Giuseppe Gori (giuseppe.gori@unibo. acroeconomia, Esercitazione 2. A cura di Giuseppe Gori (giuseppe.gori@unibo.it) 1 Esercizi. 1.1 oneta/1 Sapendo che il PIL reale nel 2008 è pari a 50.000 euro e nel 2009 a 60.000 euro, che dal 2008 al

Dettagli

Funzioni. Parte prima. Daniele Serra

Funzioni. Parte prima. Daniele Serra Funzioni Parte prima Daniele Serra Nota: questi appunti non sostituiscono in alcun modo le lezioni del prof. Favilli, né alcun libro di testo. Sono piuttosto da intendersi a integrazione di entrambi. 1

Dettagli

1. PRIME PROPRIETÀ 2

1. PRIME PROPRIETÀ 2 RELAZIONI 1. Prime proprietà Il significato comune del concetto di relazione è facilmente intuibile: due elementi sono in relazione se c è un legame tra loro descritto da una certa proprietà; ad esempio,

Dettagli

Capitolo 1 ANALISI COMPLESSA

Capitolo 1 ANALISI COMPLESSA Capitolo 1 ANALISI COMPLESSA 1 1.4 Serie in campo complesso 1.4.1 Serie di potenze Una serie di potenze è una serie del tipo a k (z z 0 ) k. Per le serie di potenze in campo complesso valgono teoremi analoghi

Dettagli

Un modello matematico di investimento ottimale

Un modello matematico di investimento ottimale Un modello matematico di investimento ottimale Tiziano Vargiolu 1 1 Università degli Studi di Padova Liceo Scientifico Benedetti Venezia, giovedì 30 marzo 2011 Outline 1 Investimento per un singolo agente

Dettagli