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v1 · padrão canônico

Lesson 119 — Synthesis: Black-Scholes revisited

The culmination of 3 years: all the mathematics of High School converges in the Black-Scholes formula. Functions, exp/log, derivatives, integrals, PDEs, normal distribution, linear algebra — all visible in the formula. Nobel Prize in Economics 1997.

Used in: Grade 12 (17-18 years old) · Equiv. Japanese Math III final chapter · Equiv. German Grade 12 LK — Applied Finance · Equiv. Singapore H2 Further Math

C(S,t)=SN(d1)Ker(Tt)N(d2)C(S,t) = S\,N(d_1) - K\,e^{-r(T-t)}\,N(d_2)

A fórmula de Black-Scholes precifica uma opção de compra europeia. SS é o preço atual, KK o preço de exercício, rr a taxa livre de risco, σ\sigma a volatilidade, TtT-t o tempo até vencimento. N(d)N(d) é a distribuição acumulada da normal padrão — uma integral. Toda a matemática de 120 lições converge aqui. Nobel de Economia 1997.

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Rigorous notation, full derivation, hypotheses

Definição rigorosa

O modelo e a equação canônica

"Black e Scholes (1973) derivaram o preço de uma opção europeia de compra assumindo que o preço do ativo subjacente segue um movimento browniano geométrico com drift e volatilidade constantes, sem dividendos e em mercado sem fricções." — OpenStax Business Statistics, Cap. 11

"A equação do calor ut=kuxxu_t = k\,u_{xx} é o protótipo de EDP parabólica. Sua solução via convolução com o núcleo gaussiano é exatamente o que produz a fórmula de Black-Scholes quando se impõe a condição de contorno de payoff da opção." — Lebl, Notes on Diffy Qs §4.3

Os Greeks — derivadas parciais de C

GreekDerivadaValor (call)InterpretaçãoDelta∂C/∂SN(d₁)Hedge ratioGamma∂²C/∂S²φ(d₁)/(Sσ√T)ConvexidadeVega∂C/∂σS·φ(d₁)·√TSensib. a volTheta∂C/∂t(negativo)Time decayRho∂C/∂rKT·e^(−rT)·N(d₂)Sensib. a juros

Os cinco Greeks principais — derivadas parciais de C em relação a cada parâmetro. Mesa de derivativos calcula todos continuamente.

Exemplos resolvidos

Exercise list

43 exercises · 10 with worked solution (25%)

Application 31Understanding 6Modeling 2Proof 4
  1. Ex. 119.1Understanding

    Em Black-Scholes, N(d1)N(d_1) e N(d2)N(d_2) dependem de escores padronizados. O que mede um zz-score (escore-zz)?

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    O escore-zz mede a distância de um valor xx à média, contada em desvios-padrão: z=(xμ)/σz = (x-\mu)/\sigma. Em BS, d1d_1 e d2d_2 são exatamente escores padronizados do log-retorno. Resp: B.
  2. Ex. 119.2UnderstandingAnswer key

    Padronizar uma distribuição normal (subtrair a média e dividir pelo desvio-padrão) faz o quê com a média?

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    Padronizar XN(μ,σ)X \sim N(\mu,\sigma) via Z=(Xμ)/σZ = (X-\mu)/\sigma produz a normal padrão N(0,1)N(0,1): a média vai a 0 e o desvio-padrão a 1. É essa N(0,1)N(0,1) cuja CDF aparece em BS. Resp: B.
  3. Ex. 119.3Application

    Qual o escore-zz de x=12x = 12, se ele está dois desvios-padrão à direita da média? (mesma padronização usada para obter d1,d2d_1, d_2)

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    Estar dois desvios-padrão à direita da média significa z=+2z = +2 por definição de escore-zz. Resp: C.
  4. Ex. 119.4Application

    Suponha XN(2,6)X \sim N(2, 6) (média 2, desvio 6). Que valor de xx tem escore-zz igual a 3?

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    De z=(xμ)/σz = (x-\mu)/\sigma vem x=μ+zσ=2+36=20x = \mu + z\sigma = 2 + 3\cdot 6 = 20. Resp: A.
    Show step-by-step (with the why)
    1. Escreva a relação: x=μ+zσx = \mu + z\sigma. Por quê: é a inversa de z=(xμ)/σz=(x-\mu)/\sigma.
    2. Substitua μ=2\mu=2, z=3z=3, σ=6\sigma=6: x=2+18=20x = 2 + 18 = 20.
  5. Ex. 119.5ApplicationAnswer key

    Suponha XN(1,2)X \sim N(-1, 2) (média 1-1, desvio 2). Qual o escore-zz de x=2x = 2?

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    z=(xμ)/σ=(2(1))/2=3/2=1,5z = (x-\mu)/\sigma = (2-(-1))/2 = 3/2 = 1{,}5. Resp: A.
  6. Ex. 119.6ApplicationAnswer key

    Uma normal tem média 6 e desvio-padrão 1,51{,}5. Qual o escore-zz de x=5,5x = 5{,}5?

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    z=(5,56)/1,5=0,5/1,50,33z = (5{,}5 - 6)/1{,}5 = -0{,}5/1{,}5 \approx -0{,}33. Valor levemente abaixo da média. Resp: A.
  7. Ex. 119.7Understanding

    Pela regra empírica (68-95-99,7), cerca de que percentual dos valores de uma normal está a até um desvio-padrão da média (esquerda e direita)?

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    Cerca de 68% da massa de uma normal está dentro de ±1σ\pm 1\sigma. É a primeira faixa da regra empírica que sustenta a intuição de N(d)N(d). Resp: B.
  8. Ex. 119.8Understanding

    Cerca de que percentual dos valores de uma normal está a até dois desvios-padrão da média (ambos os lados)?

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    Aproximadamente 95% da massa está em ±2σ\pm 2\sigma (mais precisamente 95,45%). Resp: B.
  9. Ex. 119.9Application

    Seja XN(54,8)X \sim N(54, 8) (média 54, desvio 8). Encontre a probabilidade de x>56x > 56.

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    Padronize: z=(5654)/8=0,25z = (56-54)/8 = 0{,}25. P(x>56)=1N(0,25)10,599=0,401P(x>56) = 1 - N(0{,}25) \approx 1 - 0{,}599 = 0{,}401. Mesma operação de N(d)N(d) em BS. Resp: A.
    Show step-by-step (with the why)
    1. Calcule o escore-z: z=(5654)/8=0,25z = (56-54)/8 = 0{,}25.
    2. Da tabela normal: N(0,25)0,599N(0{,}25) \approx 0{,}599.
    3. Cauda direita: P(x>56)=10,5990,40P(x>56) = 1 - 0{,}599 \approx 0{,}40. Por quê: a área total é 1.
  10. Ex. 119.10Application

    Seja XN(54,8)X \sim N(54, 8). Encontre o 60.º percentil (o valor kk tal que P(x<k)=0,60P(x < k) = 0{,}60).

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    O escore-zz do 60.º percentil é 0,253\approx 0{,}253. Logo k=μ+zσ=54+0,253856,0k = \mu + z\sigma = 54 + 0{,}253\cdot 8 \approx 56{,}0. Resp: A.
  11. Ex. 119.11Application

    Para a normal padrão N(0,1)N(0,1) — a mesma de N(d)N(d) em BS — qual a área aproximada da região Z<1,35Z < -1{,}35?

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    P(Z<1,35)=N(1,35)0,0885P(Z < -1{,}35) = N(-1{,}35) \approx 0{,}0885. Pela simetria, é igual a 1N(1,35)1 - N(1{,}35). Resp: A.
  12. Ex. 119.12ApplicationAnswer key

    Para a normal padrão N(0,1)N(0,1), qual a área aproximada da região Z<0,18Z < 0{,}18? (este é exatamente o tipo de leitura de N(d1)N(d_1))

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    N(0,18)0,5714N(0{,}18) \approx 0{,}5714. Pouco acima de 0,50{,}5 porque 0,18>00{,}18 > 0. Resp: A.
  13. Ex. 119.13Modeling

    No modelo CAPM, os retornos de uma carteira são normais com retorno médio anual de 14,7% e desvio-padrão 33%. Qual a probabilidade aproximada de um retorno positivo (maior que 0%)?

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    Padronize 0%: z=(014,7)/330,445z = (0 - 14{,}7)/33 \approx -0{,}445. P(retorno>0)=1N(0,445)=N(0,445)0,67P(\text{retorno}>0) = 1 - N(-0{,}445) = N(0{,}445) \approx 0{,}67. Mesma lógica de N(d2)N(d_2): probabilidade de terminar no positivo. Resp: A.
    Show step-by-step (with the why)
    1. Escore-z do limiar 0: z=(014,7)/330,445z = (0 - 14{,}7)/33 \approx -0{,}445.
    2. P(R>0)=1N(0,445)P(R>0) = 1 - N(-0{,}445). Por simetria =N(0,445)= N(0{,}445).
    3. Da tabela: N(0,445)0,67N(0{,}445) \approx 0{,}67. Macete: é o mesmo cálculo de "probabilidade de a opção terminar in-the-money".
  14. Ex. 119.14Understanding

    O fator de desconto erTe^{-rT} em BS é um decaimento exponencial. A que tipo de modelo exponencial a meia-vida está associada, e qual o papel dela?

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    Meia-vida está associada a decaimento exponencial: é o tempo necessário para a quantidade cair à metade. O desconto erTe^{-rT} é o mesmo tipo de decaimento contínuo. Resp: B.
  15. Ex. 119.15Application

    A temperatura de um objeto, em ^\circF após tt minutos, é T(t)=68e0,0174t+72T(t) = 68\,e^{-0{,}0174t} + 72. Qual a temperatura aproximada após uma hora e meia (90 min)?

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    T(90)=68e0,017490+72=68e1,566+72680,209+7214,2+7286T(90) = 68\,e^{-0{,}0174\cdot 90} + 72 = 68\,e^{-1{,}566} + 72 \approx 68\cdot 0{,}209 + 72 \approx 14{,}2 + 72 \approx 86. Resp: A.
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    1. Expoente: 0,017490=1,566-0{,}0174 \cdot 90 = -1{,}566.
    2. e1,5660,209e^{-1{,}566} \approx 0{,}209.
    3. T=680,209+7286FT = 68\cdot 0{,}209 + 72 \approx 86\,^\circ\text{F}. Por quê: termo exponencial decai, sobra a temperatura ambiente +72.
  16. Ex. 119.16Application

    Uma substância tem meia-vida de 2,0452{,}045 minutos. Partindo de 132,8132{,}8 g, quantas meias-vidas se passam até decair a 8,38{,}3 g?

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    Cada meia-vida divide por 2: 132,866,433,216,68,3132{,}8 \to 66{,}4 \to 33{,}2 \to 16{,}6 \to 8{,}3. São 4 meias-vidas. Resp: A.
  17. Ex. 119.17Proof

    O crescimento contínuo P(t)=P0ertP(t) = P_0 e^{rt} (r>0r>0) é o irmão do desconto erTe^{-rT} de BS. Derive uma fórmula geral para o tempo tt em que a população cresce por um fator MM.

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    Impondo P0ert=MP0P_0 e^{rt} = M P_0, vem ert=Me^{rt} = M, logo rt=lnMrt = \ln M e t=lnMrt = \dfrac{\ln M}{r}. É a mesma inversão logaritmo–exponencial de ln(S/K)\ln(S/K) em d1d_1. Resp: A.
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    1. Imponha o fator: P0ert=MP0P_0 e^{rt} = M P_0.
    2. Cancele P0P_0: ert=Me^{rt} = M.
    3. Aplique ln: rt=lnMt=lnMrrt = \ln M \Rightarrow t = \frac{\ln M}{r}. Macete: ln "desfaz" a exponencial.
  18. Ex. 119.18Proof

    Mudança de base aparece ao reescrever taxas em BS. Prove que bx=exlnbb^x = e^{x\ln b} para b>0b > 0, b1b \neq 1.

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    Pela identidade b=elnbb = e^{\ln b} (definição de logaritmo), bx=(elnb)x=exlnbb^x = (e^{\ln b})^x = e^{x\ln b} pela regra de potência de potência. Resp: A.
  19. Ex. 119.19ApplicationAnswer key

    Um tumor recebe 0,50{,}5 g de Iodo-125, com taxa de decaimento de 1,15%1{,}15\% ao dia. Quantos dias, aproximadamente, para metade decair (meia-vida)?

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    Modelo A=A0e0,0115tA = A_0 e^{-0{,}0115 t}. Meia-vida: e0,0115t=0,5t=ln2/0,01150,693/0,011560,3e^{-0{,}0115 t} = 0{,}5 \Rightarrow t = \ln 2 / 0{,}0115 \approx 0{,}693/0{,}0115 \approx 60{,}3 dias. Resp: A.
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    1. Modelo contínuo: A(t)=A0e0,0115tA(t) = A_0 e^{-0{,}0115 t}.
    2. Meia-vida: e0,0115t=1/2e^{-0{,}0115 t} = 1/2.
    3. Resolva: t=ln20,011560t = \frac{\ln 2}{0{,}0115} \approx 60 dias.
  20. Ex. 119.20Modeling

    Pela Lei do Resfriamento de Newton, uma sopa a 100100\,^\circF esfria num ambiente a 6969\,^\circF; após 15 min está a 9595\,^\circF. O modelo tem a forma T(t)=Ts+(T0Ts)ektT(t) = T_s + (T_0 - T_s)e^{kt}. Qual o valor inicial de T0TsT_0 - T_s?

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    A diferença inicial é T0Ts=10069=31T_0 - T_s = 100 - 69 = 31\,^\circF. É o coeficiente que multiplica a exponencial — análogo a como o strike entra via erTe^{-rT}. Resp: A.
  21. Ex. 119.21Application

    A CDF N(d)N(d) é uma integral; calcular áreas é a base. Use fórmulas de área para avaliar 03(3x)dx\int_0^3 (3 - x)\,dx.

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    A região é um triângulo de base 3 e altura 3: área =1233=9/2= \tfrac{1}{2}\cdot 3\cdot 3 = 9/2. Resp: A.
  22. Ex. 119.22Application

    Use fórmulas de área para avaliar 23(3x)dx\int_2^3 (3 - x)\,dx.

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    Triângulo de base 1 (de x=2x=2 a x=3x=3) e altura 1 (em x=2x=2, 3x=13-x=1): área =1211=1/2= \tfrac{1}{2}\cdot 1\cdot 1 = 1/2. Resp: A.
  23. Ex. 119.23Application

    Use fórmulas de área para avaliar 224x2dx\int_{-2}^{2} \sqrt{4 - x^2}\,dx (semicírculo — a mesma ideia de área sob curva da gaussiana).

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    y=4x2y = \sqrt{4-x^2} é o semicírculo superior de raio 2. Área =12πr2=12π4=2π= \tfrac{1}{2}\pi r^2 = \tfrac{1}{2}\pi\cdot 4 = 2\pi. Resp: A.
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    1. Reconheça: y=4x2y=\sqrt{4-x^2} é a metade superior do círculo x2+y2=4x^2+y^2=4, raio 2.
    2. Área do semicírculo: 12πr2=12π4=2π\frac{1}{2}\pi r^2 = \frac{1}{2}\pi\cdot 4 = 2\pi.
  24. Ex. 119.24Application

    Encontre a área líquida com sinal entre f(x)=2xf(x) = 2 - x e o eixo xx em 13(2x)dx\int_1^3 (2-x)\,dx.

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    De x=1x=1 a x=2x=2 a função é positiva (triângulo de área 1/21/2); de x=2x=2 a x=3x=3 é negativa (área 1/2-1/2). A área líquida é 1/21/2=01/2 - 1/2 = 0. Resp: A.
  25. Ex. 119.25Application

    Sabendo que 01xdx=12\int_0^1 x\,dx = \tfrac12, 01x2dx=13\int_0^1 x^2\,dx = \tfrac13 e 01x3dx=14\int_0^1 x^3\,dx = \tfrac14, calcule 01(1+x+x2+x3)dx\int_0^1 (1 + x + x^2 + x^3)\,dx.

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    Por linearidade: 1+12+13+14=12+6+4+312=25121 + \tfrac12 + \tfrac13 + \tfrac14 = \tfrac{12+6+4+3}{12} = \tfrac{25}{12}. Resp: A.
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    1. Use linearidade da integral: separe cada termo.
    2. 011dx=1\int_0^1 1\,dx = 1; os demais valem 12,13,14\frac12,\frac13,\frac14.
    3. Some: 1+12+13+14=25121+\frac12+\frac13+\frac14 = \frac{25}{12}.
  26. Ex. 119.26Application

    Com os mesmos dados (01xdx=12\int_0^1 x\,dx = \tfrac12 etc.), calcule 01(1x+x2x3)dx\int_0^1 (1 - x + x^2 - x^3)\,dx.

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    112+1314=126+4312=7121 - \tfrac12 + \tfrac13 - \tfrac14 = \tfrac{12 - 6 + 4 - 3}{12} = \tfrac{7}{12}. Resp: A.
  27. Ex. 119.27ApplicationAnswer key

    Com 01xdx=12\int_0^1 x\,dx = \tfrac12, 01x2dx=13\int_0^1 x^2\,dx = \tfrac13, calcule 01(1x)2dx\int_0^1 (1 - x)^2\,dx.

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    Expanda: (1x)2=12x+x2(1-x)^2 = 1 - 2x + x^2. Integral =1212+13=11+13=13= 1 - 2\cdot\tfrac12 + \tfrac13 = 1 - 1 + \tfrac13 = \tfrac13. Resp: A.
  28. Ex. 119.28ProofAnswer key

    Use o teorema da comparação para mostrar que 03(x26x+9)dx0\int_0^3 (x^2 - 6x + 9)\,dx \geq 0.

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    O integrando é (x3)20(x-3)^2 \geq 0 para todo xx. A integral de uma função não-negativa é não-negativa pelo teorema da comparação. Resp: A.
  29. Ex. 119.29Proof

    Use o teorema da comparação para justificar 011+x3dx011+x2dx\int_0^1 \sqrt{1 + x^3}\,dx \leq \int_0^1 \sqrt{1 + x^2}\,dx.

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    Em [0,1][0,1] vale x3x2x^3 \leq x^2 (pois 0x10\le x\le 1). Logo 1+x31+x21+x^3 \leq 1+x^2, e a raiz preserva a desigualdade. Pela monotonia da integral, conclui-se. Resp: A.
  30. Ex. 119.30ApplicationAnswer key

    O valor médio de uma função num intervalo é central no Teorema do Valor Médio para integrais. Encontre o valor médio de f(x)=x2f(x) = x^2 em [1,1][-1, 1].

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    fmed=11(1)11x2dx=1223=13f_{\text{med}} = \tfrac{1}{1-(-1)}\int_{-1}^1 x^2\,dx = \tfrac12\cdot\tfrac23 = \tfrac13. (Usando 11x2dx=2/3\int_{-1}^1 x^2\,dx = 2/3.) Resp: A.
    Show step-by-step (with the why)
    1. Fórmula: fmed=1baabff_{\text{med}} = \frac{1}{b-a}\int_a^b f.
    2. 11x2dx=23\int_{-1}^1 x^2\,dx = \frac23; comprimento ba=2b-a=2.
    3. fmed=1223=13f_{\text{med}} = \frac12\cdot\frac23 = \frac13.
  31. Ex. 119.31Application

    Encontre o valor médio de f(x)=4x2f(x) = 4 - x^2 em [0,2][0, 2].

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    02(4x2)dx=883=163\int_0^2 (4-x^2)\,dx = 8 - \tfrac83 = \tfrac{16}{3}. Valor médio =12163=83= \tfrac12\cdot\tfrac{16}{3} = \tfrac83. Resp: A.
  32. Ex. 119.32Application

    Encontre o valor médio de f(x)=sinxf(x) = \sin x em [0,2π][0, 2\pi].

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    02πsinxdx=0\int_0^{2\pi}\sin x\,dx = 0 (área positiva e negativa se cancelam). Logo o valor médio é 0. Resp: A.
  33. Ex. 119.33ApplicationAnswer key

    A aproximação de N(d)N(d) e da inversão de vol usa polinômios de Taylor. Encontre o polinômio de Taylor de grau 2 de f(x)=1+x+x2f(x) = 1 + x + x^2 centrado em a=1a = 1.

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    f(1)=3f(1)=3, f(x)=1+2xf(1)=3f'(x)=1+2x \Rightarrow f'(1)=3, f(x)=2f(1)=2f''(x)=2 \Rightarrow f''(1)=2. P2=3+3(x1)+22(x1)2=3+3(x1)+(x1)2P_2 = 3 + 3(x-1) + \tfrac{2}{2}(x-1)^2 = 3 + 3(x-1) + (x-1)^2. Resp: A.
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    1. Avalie: f(1)=3f(1)=3, f(1)=3f'(1)=3, f(1)=2f''(1)=2.
    2. Monte: P2=f(1)+f(1)(x1)+f(1)2(x1)2P_2 = f(1) + f'(1)(x-1) + \frac{f''(1)}{2}(x-1)^2.
    3. Substitua: 3+3(x1)+(x1)23 + 3(x-1) + (x-1)^2.
  34. Ex. 119.34Application

    Encontre o polinômio de Taylor de grau 2 de f(x)=xf(x) = \sqrt{x} centrado em a=4a = 4.

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    f(4)=2f(4)=2, f(x)=12xf(4)=14f'(x)=\tfrac{1}{2\sqrt x}\Rightarrow f'(4)=\tfrac14, f(x)=14x3/2f(4)=132f''(x)=-\tfrac{1}{4}x^{-3/2}\Rightarrow f''(4)=-\tfrac{1}{32}. P2=2+14(x4)164(x4)2P_2 = 2 + \tfrac14(x-4) - \tfrac{1}{64}(x-4)^2. Resp: A.
  35. Ex. 119.35ApplicationAnswer key

    Encontre o polinômio de Taylor de grau 2 de f(x)=lnxf(x) = \ln x centrado em a=1a = 1 (o ln\ln que aparece em d1d_1).

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    f(1)=0f(1)=0, f(x)=1/xf(1)=1f'(x)=1/x\Rightarrow f'(1)=1, f(x)=1/x2f(1)=1f''(x)=-1/x^2\Rightarrow f''(1)=-1. P2=(x1)12(x1)2P_2 = (x-1) - \tfrac12(x-1)^2. Resp: A.
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    1. Derivadas em 1: f(1)=0, f(1)=1, f(1)=1f(1)=0,\ f'(1)=1,\ f''(1)=-1.
    2. Monte: P2=0+1(x1)+12(x1)2P_2 = 0 + 1\cdot(x-1) + \frac{-1}{2}(x-1)^2.
    3. Resultado: (x1)12(x1)2(x-1) - \frac12(x-1)^2. Macete: é o início da série ln(1+u)=uu2/2+\ln(1+u)=u-u^2/2+\cdots.
  36. Ex. 119.36Application

    Encontre o polinômio de Taylor de grau 2 de f(x)=exf(x) = e^x centrado em a=1a = 1 (a exponencial do desconto).

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    Todas as derivadas de exe^x valem ee em x=1x=1. P2=e+e(x1)+e2(x1)2P_2 = e + e(x-1) + \tfrac{e}{2}(x-1)^2. Resp: A.
  37. Ex. 119.37Application

    Encontre a série de Taylor de f(x)=x4f(x) = x^4 centrada em a=1a = -1.

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    Como x=(x+1)1x = (x+1) - 1, expanda ((x+1)1)4((x+1)-1)^4 pelo binômio: 14(x+1)+6(x+1)24(x+1)3+(x+1)41 - 4(x+1) + 6(x+1)^2 - 4(x+1)^3 + (x+1)^4. A série é finita pois ff é polinômio. Resp: A.
  38. Ex. 119.38Application

    Qual a série de Taylor de f(x)=exf(x) = e^x centrada em a=1a = -1?

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    Todas as derivadas de exe^x em 1-1 valem e1e^{-1}. A série é n0e1n!(x+1)n=e1(x+1)nn!\sum_{n\ge0}\tfrac{e^{-1}}{n!}(x+1)^n = e^{-1}\sum\tfrac{(x+1)^n}{n!}. Resp: A.
  39. Ex. 119.39Application

    Qual a série de Taylor de f(x)=exf(x) = e^x centrada em a=1a = 1?

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    As derivadas de exe^x em 1 valem todas ee. Logo a série é n0en!(x1)n=e(x1)nn!\sum_{n\ge0}\tfrac{e}{n!}(x-1)^n = e\sum\tfrac{(x-1)^n}{n!}. Resp: A.
  40. Ex. 119.40Application

    Calcule a série de Taylor de f(x)=2xf(x) = 2 - x em torno de x=1x = 1.

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    ff é linear: f(1)=1f(1)=1, f(1)=1f'(1)=-1, derivadas superiores nulas. Série =1(x1)= 1 - (x-1). Resp: A.
  41. Ex. 119.41Application

    Calcule a série de Taylor de f(x)=lnxf(x) = \ln x em torno de x=1x = 1 (forma completa).

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    Com u=x1u = x-1: ln(1+u)=uu22+u33=n1(1)n1nun\ln(1+u) = u - \tfrac{u^2}{2} + \tfrac{u^3}{3} - \cdots = \sum_{n\ge1}\tfrac{(-1)^{n-1}}{n}u^n. Resp: A.
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    1. Substitua u=x1u = x-1: lnx=ln(1+u)\ln x = \ln(1+u).
    2. Série conhecida: ln(1+u)=uu22+u33\ln(1+u) = u - \frac{u^2}{2} + \frac{u^3}{3} - \cdots.
    3. Em sigma: n=1(1)n1n(x1)n\sum_{n=1}^{\infty}\frac{(-1)^{n-1}}{n}(x-1)^n.
  42. Ex. 119.42Application

    Calcule a série de Taylor de f(x)=exf(x) = e^{-x} em torno de x=0x = 0 (a forma do fator de desconto erTe^{-rT}).

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    ex=n0(x)nn!=n0(1)nn!xn=1x+x22e^{-x} = \sum_{n\ge0}\tfrac{(-x)^n}{n!} = \sum_{n\ge0}\tfrac{(-1)^n}{n!}x^n = 1 - x + \tfrac{x^2}{2} - \cdots. Mesma série que sustenta erT1rTe^{-rT} \approx 1 - rT para rTrT pequeno. Resp: A.
  43. Ex. 119.43Understanding

    Reconheça a soma de série: n=01n!\sum_{n=0}^{\infty} \dfrac{1}{n!} converge para qual valor?

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    É a série de Maclaurin de exe^x avaliada em x=1x=1: n01n!=e2,718\sum_{n\ge0}\tfrac{1}{n!} = e \approx 2{,}718. A constante ee que governa o desconto contínuo. Resp: A.

Fontes

  • Notes on Diffy Qs: Differential Equations for Engineers — Jiří Lebl · Oklahoma State University · 2024 · EN · CC-BY-SA. Fonte primária — §4.3 (Redução da EDP de Black-Scholes à equação do calor): mudança de variáveis x=lnSx = \ln S, τ=Tt\tau = T-t, u=erτVu = e^{r\tau}V, e a solução via convolução com o kernel gaussiano. Base teórica para todos os exercícios de derivação da EDP.
  • Introductory Business Statistics (OpenStax) — Holmes, Illowsky, Dean · 2017 · EN · CC-BY. Cap. 11 (Decisão sob risco e modelos lognormais): base para os exercícios de aplicação (precificação de calls/puts europeus, paridade put-call) e para as questões de interpretação de N(d1),N(d2)N(d_1), N(d_2).
  • OpenIntro Statistics (4ª ed) — Diez, Çetinkaya-Rundel, Barr · 2019 · EN · CC-BY-SA. §3.3 (Densidade normal padrão e CDF Φ\Phi): suporte numérico para os exercícios que dependem de leitura da tabela z e de aproximações computacionais de N(d)N(d).

Updated on 2026-05-11 · Author(s): Clube da Matemática

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