Considérons un espace vectoriel réel et un sous-ensemble convexe . Une fonction est dite convexe si son épigraphe, défini par
est un ensemble convexe dans . Le domaine effectif de , noté , correspond à l’ensemble des points où est fini. Une fonction convexe est dite propre si et si ne prend jamais la valeur .
La convexité peut également s'exprimer par une inégalité dite de Jensen généralisée : pour tous et pour tout ,
Cette condition est équivalente à la convexité au sens de l’épigraphe, à condition que les valeurs de soient bien définies, sans contradictions comme la coexistence de et .
Lorsqu’on considère une fonction propre convexe , il est toujours possible de l’étendre en une fonction propre convexe sur tout l’espace en posant si . Cette extension conserve la convexité.
Dans le cas particulier où , le domaine effectif est un intervalle réel, et plusieurs propriétés fines de régularité apparaissent. La fonction est alors semi-continue supérieurement sur et localement lipschitzienne dans l’intérieur de . De plus, pour chaque point , on peut définir les dérivées latérales
qui sont des fonctions monotones croissantes satisfaisant
Ces dérivées latérales héritent de continuités spécifiques : est continue à droite, tandis que est continue à gauche. La fonction est différentiable presque partout dans , et on peut la reconstruire à partir de ses dérivées par intégration.
Un résultat fondamental est la dualité de Fenchel-Legendre, qui associe à toute fonction une fonction conjuguée
Si est propre et convexe, alors est également convexe et semi-continue inférieurement. La double conjugaison redonne la fonction initiale lorsque est semi-continue inférieurement, ce qui formalise une sorte de correspondance biunivoque entre une fonction convexe et son conjugué.
La relation d'inégalité
s’applique pour tous , avec égalité pour intérieur à et . Cette propriété illustre le lien étroit entre la pente locale de et son conjugué.
La preuve de ces propriétés repose notamment sur la convexité de l’épigraphe, la séparation des convexes par des plans affines, et des arguments analytiques classiques d’approximation et de passage à la limite. Le fait qu’une fonction convexe propre ne puisse être constante sur un sous-espace affine de dimension inférieure est également central dans la structure de ses dérivées et de son comportement global.
Il est important de comprendre que la convexité confère une régularité intrinsèque à la fonction, même lorsque celle-ci peut prendre la valeur infinie. Cette régularité se manifeste notamment par la monotonicité des dérivées latérales e
Comment déterminer les prix sans arbitrage des options européennes dans un marché probabiliste ?
La détermination des prix sans arbitrage d’une option européenne repose fondamentalement sur la notion de mesure martingale équivalente, un concept central dans la théorie financière moderne. On considère un marché où les actifs sont modélisés par des processus stochastiques et où l’absence d’opportunités d’arbitrage se traduit par l’existence d’au moins une telle mesure, sous laquelle les prix actualisés des actifs suivent des martingales.
Le prix sans arbitrage π(H) d’une option avec payoff H est donné par l’espérance sous une mesure martingale équivalente P∗ du payoff actualisé, soit π(H) = E∗[H]. Cette mesure est dite équivalente car elle conserve la structure probabiliste tout en transformant les prix en martingales. Le théorème fondamental (Théorème 5.16) établit qu’un prix est sans arbitrage si et seulement s’il existe une telle mesure P̂ qui prolonge le modèle initial aux actifs étendus, incluant la réplique stochastique de l’option.
Les bornes inférieure et supérieure des prix sans arbitrage, π_inf(H) = inf_{P∗∈P} E∗[H] et π_sup(H) = sup_{P∗∈P} E∗[H], délimitent un intervalle non vide de prix admissibles. Lorsque H est répliquable, c’est-à-dire qu’il existe une stratégie de portefeuille permettant de reproduire exactement H, cet intervalle se réduit à un point unique : π_inf(H) = π_sup(H). En revanche, si H n’est pas répliquable, l’intervalle est strictement ouvert, exprimant l’ambiguïté inhérente à la valorisation dans un marché incomplet.
L’existence d’une mesure P̃ équivalente telle que Ẽ[H] < ∞ garantit la non-vacuité de cet ensemble. Par construction, on peut ajuster les mesures pour obtenir des prix aussi élevés que désiré, démontrant que π_sup(H) peut être infini. Cette flexibilité découle des propriétés convexes des ensembles des mesures martingales et de la structure fonctionnelle des processus sous-jacents.
L’illustration par les options européennes classiques, comme les calls et puts, éclaire ces principes. Le prix d’une option call européenne C_call = (S_T - K)^+ dans un cadre d’intérêt non négatif est toujours supérieur à sa valeur intrinsèque (S_0 - K)^+, reflétant la "valeur temps" attachée à la possibilité d’exercer ultérieurement. Cette propriété découle de la convexité de la fonction payoff et des hypothèses sur le numéraire, qui est ici le prix prévisible d’une obligation locale sans risque.
Pour les options put, la situation est plus délicate. Le prix de l’option put peut ne pas toujours surpasser sa valeur intrinsèque, particulièrement lorsque les taux d’intérêt sont positifs, ce qui peut entraîner une valeur temps négative pour une option "in the money". Cette asymétrie traduit la complexité de la valorisation des options dans des environnements de marché réalistes, notamment à travers la parité put-call.
Enfin, la structure de l’ensemble des prix sans arbitrage pour une option non répliquable est caractérisée par la convexité et l’ouverture de cet ensemble. Le théorème s’appuie sur un argument de séparation fonctionnelle, utilisant le théorème de Hahn-Banach pour construire une nouvelle mesure martingale qui augmente strictement l’espérance du payoff. Cette construction garantit que tout prix dans l’intervalle peut être approché strictement par des prix sans arbitrage distincts, traduisant la richesse des possibilités dans un marché incomplet.
Il est essentiel de comprendre que la valeur d’une option dans ce cadre ne réside pas seulement dans le calcul de l’espérance sous une mesure spécifique, mais dans l’étude approfondie des mesures martingales équivalentes admissibles. Cette multiplicité illustre la nature intrinsèquement incertaine de la valorisation dans les marchés réels, où les stratégies de couverture parfaites ne sont pas toujours disponibles. La compréhension de ces mécanismes ouvre la voie à l’étude des stratégies optimales de gestion du risque et à l’analyse des écarts de prix observés empiriquement.
Quelle est l'influence des nouveaux transistors sur les applications biosensorielles ?
Comment comprendre et utiliser la décomposition primaire et la filtration des modules avec des idéaux premiers
Comment résoudre les problèmes d'effort axial dans une barre encastrée des deux côtés avec chargement distribué
Comment comprendre l’ingérence russe : entre réalité et vulnérabilités démocratiques
Quelles sont les avancées récentes dans les matériaux et technologies des guides d'ondes optiques pour les centres de données ?

Deutsch
Francais
Nederlands
Svenska
Norsk
Dansk
Suomi
Espanol
Italiano
Portugues
Magyar
Polski
Cestina
Русский