Le temps d’arrêt en termes simples

Le temps d'arrêt est un concept lié aux processus stochastiques en mathématiques et en statistiques. Dans le contexte de la tarification des options exotiques, le temps d'arrêt peut se référer au processus de prise de décision quant au moment d'exercer l'option avant son expiration, dans des conditions qui optimisent le rendement.

Les options exotiques ont des caractéristiques et des conditions complexes. Elles peuvent inclure différents types de paiements ou être activées ou désactivées sous certaines conditions ou événements spécifiques.

Les modèles comme Black-Scholes-Merton, souvent utilisés pour la tarification des options standards, ne sont parfois pas suffisants pour les options exotiques. Des modèles alternatifs, tels que les modèles à arbre binomial, les simulations Monte Carlo et les méthodes de différences finies, sont utilisés pour estimer leur valeur. 

Chaque option exotique a des caractéristiques uniques, et les modèles doivent être adaptés en conséquence, impliquant parfois le concept de temps d'arrêt pour optimiser la stratégie d'exercice de l'option afin de maximiser sa valeur.

La tarification (ou pricing) d'une option américaine peut être abordée en utilisant un modèle à arbre binomial. Le prix de l'option est calculé en remontant à partir de l'expiration, et à chaque nœud, nous calculons la valeur de l'option basée sur le maximum entre l'exercice immédiat de l'option ou la conserver pour un exercice futur.

La valeur d'exercice immédiat pour une option d'achat est calculée comme le maximum entre 0 et (S - K), et pour une option de vente, c'est le maximum entre 0 et (K - S), où S est le prix de l'action et K est le prix d'exercice.

La valeur de conservation est dérivée de la valeur future attendue de l'option, actualisée au taux sans risque. Cela prend en compte les probabilités neutres au risque (*) des mouvements de prix de l'action vers le haut ou vers le bas.

Considérons un modèle binomial simple à une période. Le prix actuel de l'action est de 50 $. Il peut soit monter à 60 $ soit descendre à 40 $ en une période avec une probabilité égale. Nous voulons tarifer une option d'achat américaine avec un prix d'exercice de 50 $.

1. À l'expiration, les valeurs d'exercice immédiat seraient :
  •  10 $ si le prix de l'action monte à 60 $ (maximum entre 0 et 60 $ - 50 $).
  • 0 $ si le prix de l'action descend à 40 $ (maximum entre 0 et 40 $ - 50 $).

2. La valeur de conservation à chaque nœud est la valeur future attendue de l'option, actualisée à un taux sans risque de 5 %, en tenant compte des probabilités égales de mouvements de prix :

La valeur de conservation est (0.5 * 10 $ + 0.5 * 0 $) / (1 + 0.05) = 4,76 $.

3. Nous comparons ensuite la valeur d'exercice immédiat et la valeur de conservation :
  • Avec un prix de l'action de 50 $, l'exercice immédiat rapporte 0 $ (maximum entre 0 et 50 $ - 50 $).
  • La valeur de conservation est de 4,76 $.
Ainsi, le détenteur de l'option est mieux de conserver l'option plutôt que de l'exercer immédiatement, et le prix de l'option avec un prix de l'action de 50 $ est de 4,76 $.

Le problème de temps d'arrêt ici consiste à déterminer à quel moment (le cas échéant) avant l'expiration le détenteur de l'option doit exercer l'option pour maximiser son rendement.

(*) La probabilité risque-neutre est principalement utilisée pour évaluer les dérivés en assurant qu’il n’y a pas d’opportunités d’arbitrage. Dans ce cadre, le concept simplifie le pricing en transformant les rendements attendus des actifs risqués pour les aligner sur le taux sans risque, garantissant ainsi une évaluation cohérente et sans arbitrage.

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About the Author

 

 Florian Campuzan is a graduate of Sciences Po Paris (Economic and Financial section) with a degree in Economics (Money and Finance). A CFA charterholder, he began his career in private equity and venture capital as an investment manager at Natixis before transitioning to market finance as a proprietary trader.

 

In the early 2010s, Florian founded Finance Tutoring, a specialized firm offering training and consulting in market and corporate finance. With over 12 years of experience, he has led finance training programs, advised financial institutions and industrial groups on risk management, and prepared candidates for the CFA exams.

 

Passionate about quantitative finance and the application of mathematics, Florian is dedicated to making complex concepts intuitive and accessible. He believes that mastering any topic begins with understanding its core intuition, enabling professionals and students alike to build a strong foundation for success.