BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Prymon Michał (Wroclaw University of Economics and Business)
Tytuł
The Impact of Market Liquidity on the Effectiveness of Option Valuation with the Black-Scholes-Merton Model Using the Example of the WIG20 Index
Wpływ płynności na efektywność wyceny opcji modelem Blacka-Scholesa-Mertona na przykładzie indeksu WIG20
Źródło
Nauki o Finansach / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, 2022, vol. 27, nr 1, s. 56-68, rys., bibliogr. 14 poz.
Financial Sciences / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Słowa kluczowe
Instrumenty pochodne, Modele wyceny, Opcje, Warszawski Indeks Giełdowy (WIG)
Derivatives, Pricing models, Options, Warsaw Stock Exchange Index
Uwagi
Klasyfikacja JEL: C52, G12
streszcz., summ.
Abstrakt
Model Blacka-Scholesa-Mertona jest jednym z najczęściej wykorzystywanych w praktyce modeli wyceny opcji. Model ten oparty jest na pewnych trudnych do spełnienia założeniach, które jednak byłyby bardziej rzeczywiste na idealnie płynnym rynku. Celem badania jest określenie zależności pomiędzy płynnością rynku a rozbieżnościami między rynkowymi cenami a wynikami uzyskanymi na podstawie wyceny modelem Blacka-Scholesa-Mertona. Na podstawie badań dokonanych na godzinowych interwałach dla wszystkich serii opcji notowanych od 7 czerwca 2021 do 1 kwietnia 2022 roku została wykazana umiarkowana zależność pomiędzy wolumenem indeksu WIG20 a wolumenem transakcji opcyjnych oraz ujemna zależność ze wskaźnikiem niepłynności rynku ILLIQ wprowadzonym przez Amihuda (2002). Uzyskane wyniki badań wskazują na istnienie pozytywnej korelacji między płynnością rynku a rozbieżnościami pomiędzy wynikami uzyskanymi za pomocą modelu Blacka- -Scholesa-Mertona i rynkowymi cenami zamknięcia.(abstrakt oryginalny)

The Black-Scholes-Merton model is one of the most popular option pricing models used in market practice. This model is based on unrealistic assumptions, including the lack of transaction costs. While it is not possible to satisfy all the conditions of the model, it is logical to assume that perfectly liquid markets will meet them better, which will help to reduce the risk of error. The aim of the article was to measure the impact of liquidity to the divergence of the Black-Scholes-Merton model compared to real market closing prices. The result of the research demonstrates a moderate dependence between the volume of the WIG20 index, the volume of option transactions and a negative correlation with the ILLIQ illiquidity indicator introduced by Amihud (2002). The research led to the conclusion that there is a positive correlation between the liquidity and the divergence between BSM model and the market prices.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Amihud, Y. (2002). Illiquidity and stock returns: cross-section and time-series effects. Journal of Financial Markets, 5, 31-56.
  2. Amihud, Y., Haim, M., & Pedersen L. H. (2005). Liquidity and asset prices. Hanover, MA: Now Publishers Inc.
  3. Bates, D. (1995). Testing option pricing models. National Bureau of Economic Research (NBER).
  4. Black, F., & Scholes, M. (1973). The pricing of options and corporate liabilities. Journal of Political Economy, 81(3), 637-654.
  5. Brenner, M., Eldor, R., & Hauser, S. (2001). The price of options illiquidity. Journal of Finance, 56(2), 789-805.
  6. Corwin, S. A., & Schultz, P. (2012). A simple way to estimate bid/ask spread from daily high and low prices. The Journal of Finance, 67(2), 719-760.
  7. Christoffersen, P., Goyenko, R., Jacobs, K., & Karoui, M. (2018). Illiquidity premia in the equity options market. The Review of Financial Studies, 31(3), 811-851.
  8. Hull, J. C. (2000). Options, futures and other derivatives. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, Inc.
  9. Kumar, R., & Agrawal, R. (2017). An empirical investigation of the Black-Scholes call option pricing model with reference to NSE. International Journal of BRIC Business Research (IJBBR), 6(2).
  10. Merton, R. (1973). Theory of rational option pricing. Bell Journal of Economics, 4(1), 141-183.
  11. Porcenaluk, P. (2013). Analiza wybranych miar ryzyka płynności dla akcji notowanych na GPW w Warszawie w latach 2001-2011. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, (323).
  12. Rastogi, S., Don, J., & Nithya, N. (2019). Empirical study on theoretical option pricing model. Journal Press India, 6(1), 1-10.
  13. Roll, R. (1984). A simply implicit measure of the effective bid-ask spread in an efficient market. The Journal of Finance, 39(4), 1127-1139.
  14. Wojtasiak, A. (2003). Ryzyko płynności na rynku instrumentów pochodnych - wprowadzenie. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, (990), 388-393.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
2080-5993
Język
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/DOI: 10.15611/fins.2022.1.05
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu