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2022-05-05
英文标题:
《On the martingale property in stochastic volatility models based on
  time-homogeneous diffusions》
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作者:
Carole Bernard, Zhenyu Cui, Don McLeish
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最新提交年份:
2014
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英文摘要:
  Lions and Musiela (2007) give sufficient conditions to verify when a stochastic exponential of a continuous local martingale is a martingale or a uniformly integrable martingale. Blei and Engelbert (2009) and Mijatovi\\\'c and Urusov (2012c) give necessary and sufficient conditions in the case of perfect correlation (\\rho=1). For financial applications, such as checking the martingale property of the stock price process in correlated stochastic volatility models, we extend their work to the arbitrary correlation case (-1<=\\rho<=1). We give a complete classification of the convergence properties of integral functionals of time-homogeneous diffusions and generalize results in Mijatovi\\\'c and Urusov (2012b) (2012c) with alternate proofs avoiding the use of separating times (concept introduced by Cherny and Urusov (2004) and extensively used in the proofs of Mijatovi\\\'c and Urusov (2012c)).
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中文摘要:
Lions和Musiela(2007)给出了证明连续局部鞅的随机指数是鞅还是一致可积鞅的充分条件。Blei和Engelbert(2009)以及Mijatoviêc和Urusov(2012c)给出了完全相关(\\rho=1)情况下的充分必要条件。对于金融应用,例如检查相关随机波动率模型中股票价格过程的鞅性质,我们将其工作扩展到任意相关情况(-1<=\\rho<=1)。我们给出了时间齐次扩散积分泛函的收敛性质的一个完整分类,推广了Mijatovi\'c和Urusov(2012b)(2012c)中的结果,并提供了避免使用分离时间的替代证明(Cherny和Urusov(2004)引入的概念,广泛用于Mijatovi\'c和Urusov(2012c)的证明)。
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分类信息:

一级分类:Mathematics        数学
二级分类:Probability        概率
分类描述:Theory and applications of probability and stochastic processes: e.g. central limit theorems, large deviations, stochastic differential equations, models from statistical mechanics, queuing theory
概率论与随机过程的理论与应用:例如中心极限定理,大偏差,随机微分方程,统计力学模型,排队论
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Pricing of Securities        证券定价
分类描述:Valuation and hedging of financial securities, their derivatives, and structured products
金融证券及其衍生产品和结构化产品的估值和套期保值
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2022-5-5 00:44:20
基于时间齐次微分的随机波动率模型的市场性质*Carole Bernard+Zhenyu Cui和Don McLeish§2014年7月10日AbstractLions和Musiela(2007)给出了充分的条件来验证连续局部鞅的s阶指数是鞅还是一致可积鞅。Blei andEngelbert(2009)和Mijatovi\'c及Urusov(2012c)给出了完全相关(ρ=1)情况下的必要且有效的条件。对于金融应用,例如在相关随机波动率模型中检查股票价格过程的可分割性,我们将其工作扩展到任意相关情况(-1 6 ρ 6 1). 我们对时间齐次微分的永久积分函数和封顶积分函数的收敛性质进行了完整的分类,并推广了Mijatovi\'c和Urusov(2012b)(2012c)中的结果,直接证明避免了使用分离时间(Cherny和Urusov(2004)引入的概念,广泛用于Mijatovi\'c和Urusov(2012c)的证明)。JEL分类C02,C63,G12,G13关键词:鞅性质,局部鞅,随机波动性,恩格尔伯特-施密特零一定律*C.Bernard感谢加拿大自然科学和工程研究委员会的支持。ZCui感谢2012年夏季学院德国学术交流服务(DAAD)奖学金对德国乌尔姆大学(Ulm University,German University,German Academic Exchange Service,Ulm University,German University)的“风险建模的高级随机方法”的支持,论文在该校发表。D.L.McLeish感谢加拿大自然科学和工程研究委员会的支持。作者感谢一位匿名审稿人和副主编的仔细阅读和非常有用的建议,这些建议改进了论文。
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2022-5-5 00:44:25
作者感谢Antoine Jacquier和研讨会参与者ChristianBenes、Peter Carr、Travis Fisher、Olympia Hadjiliadis、Adam Kolkiewicz、Elena Kosygina、Jay Rosen、DavidSaunders、Mikhail Urusov和Jiming Yu进行了有益的讨论。通常的免责声明适用。+C.Bernard是滑铁卢大学统计和精算科学系的成员,Emailc3bernar@uwaterloo.ca.——通讯作者。Z.崔在纽约城市大学布鲁克林学院数学系工作,电子邮件:zhenyucui@brooklyn.cuny.edu.§D.L.McLeish在滑铁卢大学统计与精算科学系工作,Emaildlmcleis@uwaterloo.ca.1引言最近有几篇论文支持有效条件(Lions and Musiela(2007))或必要和有效条件(Blei and Engelbert(2009)、Delbaen and Shirakawa(2002)、Mijatovi’c和Urusov(2012c)、Mijatovi’c、,Novak和Urusov(2012))验证连续局部鞅的随机指数是真鞅还是一致可积(UI)鞅。FIN ce中的一个相关应用是,在具有任意相关性的一般随机波动率模型中,检查贴现股票价格是否为真鞅。这个问题已经得到了广泛的研究,可以追溯到Girsanov(1960),他提出了判定一个随机指数是否为真鞅的问题。Gikh manand Skorohod(1972)、Liptser和Shiryaev(1972)、Novikov(1972)和Kazamaki(1977)为随机指数的鞅性质提供了充分的条件。诺维科夫的标准很容易应用于实际情况,但它可能并不总是在数学金融模型中得到验证。
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2022-5-5 00:44:28
在布朗运动的设定中,参考克拉姆科夫和希里亚耶夫(1998)、切尔尼和希里亚耶夫(2001)和联阵(2013b)对诺维科夫(1972)和卡扎马基(1977)标准的改进。对于一个有效的过程,Kallsen和Shiryaev(2002年)、Kallsen和Muhle Karb e(2010年)以及Mayerhofer、Mu hle Karbe和Smirnov(2011年)考虑了类似的估算。Kotani(2006)和Hulley and Platen(2011)获得了一维正则强Markov连续局部鞅为真鞅的充分必要条件。在基于时间齐次微分的随机指数序列中,Engelber t和Schmidt(1984)提供了鞅性质的分析条件,Stummer(1993)给出了微分系数为恒等式时的进一步分析条件。Delbaen和Shirakawa(2002)首次提供了确定性标准,以检查在要求某些函数在(0,∞). Mijatovi\'c和Urusov(2012c)消除了局部有界性的限制,并利用Cher ny和Urusov(2004)引入的一种称为分离时间的新工具扩展了他们的结果。在随机波动率模型中,Sin(1998)、Andersen和Piterberg(2007)以及Lions和Musiela(2007)提供了易于验证的有效条件。Blanchet和Ruf(2012)描述了基于弱收敛参数确定非负局部鞅的鞅性质的方法。通过研究与随机波动率模型相关的估值偏微分方程的经典解,Bayraktar、Kardaras和Xin g(2012)建立了资产价格为鞅时的一个充分必要条件。
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2022-5-5 00:44:31
在随机微分方程(SDE)的背景下,Doss和Lenglart(1978)详细研究了它们的渐近性和其他性质。Ruf(2013a)研究了一个非负局部鞅的鞅性质,该局部鞅作为aSDE解的非对抗泛函给出。Karatzas和Ruf(2013)最近的一篇论文提供了一维随机微分方程的爆炸与相关随机指数的鞅性质之间的精确关系。有关随机指数和相关的马尔代尔性质问题的概述,请参阅Rheinl¨ander(2010)及其参考文献。本文对当前的文献有两个贡献。首先,我们基于某些确定性函数的局部可积性,对时间齐次微分的永久积分泛函和封顶积分泛函的收敛或发散性质进行了完整分类。理论3。1提供了与thosein Salminen和Yor(2006)、Khoshnevisan、Salminen和Yor(2006)类似的必要和有效条件。Mijatovi\'c和Urusov(2012a)提供了类似的结果。定理3.1每个MIT有两个吸收边界,而Engelbert和Tittel(2002)假设只有一个吸收边界。Theorem3。2涉及封装的整体功能,据作者所知是新的。我们还将Mijatovi\'c和Urusov(2012b,2012c)中的一些结果从ρ=1的情形推广到了ρ=1的情形-1 6ρ6 1(参见位置4.1和位置4.2)。我们的p屋顶不需要Cherny和Urusov(2004)提出的分离时间概念。
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2022-5-5 00:44:34
作为例子,我们给出了流行的随机波动率模型(Hull White(1987),(stopped)Heston(1993),Sch¨ob el and Zhu(1999)和3/2模型)中股票价格(一致可积)鞅性质的必要和充分条件。第2节使用了联阵(2013b)和卡尔、菲舍兰和联阵(2014)的概率设置和技术工具。第3节对时间齐次微分的永久积分泛函和封顶积分泛函的收敛性或发散性进行了完整分类。本文的主要结果在第4节给出:我们用新的直接证明将Mijatovi\'c和Ur-usov(2012b,2012c)中的一些结果推广到任意相关情形。第五部分详细研究了四种流行的随机波动率模型的鞅性质。第6节结束。2鞅性质的充分必要条件2。1.在本文中,我们定义了一个时间范围T∈ (0, ∞]. 正如Carr、Fisher和Ruf(2014)所述,我们通过(Ohm, FT,{FT}t∈[0,T],P)具有右连续过滤{Ft}T∈[0,T]。假设该基础足够丰富,足以支持下面描述的过程,并满足附录A中概述的规则性条件。对于任何停止时间τ,我们定义Fτ:={A∈FT|A∩ {τ6t}∈ 全速飞行∈ [0,T]}和Fτ-:= σ({A∩ {τ>t}∈ FT|A∈ FTT∈[0,T]∪ F} )。通常,允许非负随机变量取集合[0]中的值,∞] 停止时间τ允许取集合[0]中的值,∞] ∪如卡尔、费舍尔和联阵(2014)的附录A所示,部分时间T>T。
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