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2022-05-05
英文标题:
《Shapes of implied volatility with positive mass at zero》
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作者:
Stefano De Marco, Caroline Hillairet, Antoine Jacquier
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最新提交年份:
2017
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英文摘要:
  We study the shapes of the implied volatility when the underlying distribution has an atom at zero and analyse the impact of a mass at zero on at-the-money implied volatility and the overall level of the smile. We further show that the behaviour at small strikes is uniquely determined by the mass of the atom up to high asymptotic order, under mild assumptions on the remaining distribution on the positive real line. We investigate the structural difference with the no-mass-at-zero case, showing how one can--theoretically--distinguish between mass at the origin and a heavy-left-tailed distribution. We numerically test our model-free results in stochastic models with absorption at the boundary, such as the CEV process, and in jump-to-default models. Note that while Lee\'s moment formula tells that implied variance is at most asymptotically linear in log-strike, other celebrated results for exact smile asymptotics such as Benaim and Friz (09) or Gulisashvili (10) do not apply in this setting--essentially due to the breakdown of Put-Call duality.
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中文摘要:
我们研究了当基础分布中原子为零时隐含波动率的形状,并分析了质量为零时对货币隐含波动率和微笑总体水平的影响。我们进一步证明,在对正实线上剩余分布的温和假设下,小碰撞时的行为唯一地由高渐近阶的原子质量决定。我们研究了零质量情况下的结构差异,从理论上讲,我们可以区分原点的质量和重左尾分布。我们在边界有吸收的随机模型(如CEV过程)和跳转到默认模型中对我们的无模型结果进行了数值测试。请注意,虽然Lee的矩公式告诉我们,在对数走向中,隐含方差最多是渐近线性的,但其他著名的精确微笑渐近结果,如Benaim和Friz(09)或Gulisashvili(10)不适用于这种情况——这主要是由于Put-Call对偶性的崩溃。
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分类信息:

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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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Computational Finance        计算金融学
分类描述:Computational methods, including Monte Carlo, PDE, lattice and other numerical methods with applications to financial modeling
计算方法,包括蒙特卡罗,偏微分方程,格子和其他数值方法,并应用于金融建模
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2022-5-5 00:55:41
零质量为正的隐含波动率形状*S.De Marco,C.Hillairet和A.JacquierCMAP,巴黎理工学院伦敦帝国理工学院,2018年12月2日摘要我们研究了潜在分布中原子为零时隐含波动率的形状,并分析了质量为零时对货币隐含波动率和英里总体水平的影响。我们进一步证明,在对正实线上剩余分布的温和假设下,小碰撞时的行为唯一地由原子的质量决定,直到高渐近阶。我们研究了零质量情况下无质量的结构差异,从理论上说明了如何区分起源质量和重左尾分布。我们在边界吸收的随机模型(如CEV过程)和跳转到默认模型中对无模型结果进行了数值测试。请注意,虽然Lee的矩公式[25]告诉我们,隐含方差在对数走向中是渐近线性的,但其他关于精确微笑渐近的著名结果,如[3,17]不适用于该集合,这主要是由于Pu t-Call对偶性的崩溃。1简介随机模型广泛用于期权定价和校准市场数据。在实践中,这些数据不是以期权价格为依据,而是以隐含波动率为依据。然而,除了隐含波动率为常数的B lackScholes模型外,大多数模型都没有可用的封闭式公式。在过去十年左右的时间里,许多作者已经计算出了这种隐含波动率的近似值,无论是在无模式l的环境中还是在某些特定的模型中;这些近似值通常仅在受限区域有效,例如小型和大型到期日,或极端罢工。
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2022-5-5 00:55:45
为了以无套利的方式提取观测(和校准)数据,后者已被证明是有用的。Lee[25]提出的著名力矩公式是一个突破性的独立于模型的结果;随后,贝奈曼德·弗里兹[3]和古利萨什维利[17]提出了建议。表示P(K)=E(K- ST)+具有行使和成熟度T的看跌期权的价格,其中S是定义在某个概率空间上的正随机变量,测度为P。Gulisashvili S通过渐近公式[17,Cor ollary 5.12]I(K)=r | log K | Tsψ证明了小行使时隐含波动率I(K)的行为与该看跌期权的价格有关对数P(K)对数K- 1.+ OlogKP(K)-1/2对数对数kP(K), 作为K↓ 0, (1.1)*我们感谢瓦尔多·杜勒曼、阿切尔·古利萨什维利、皮埃尔·亨利·劳德埃、亚历山达尔·米贾托维奇和迈克·特兰奇推动了讨论。我们感谢匿名专家对我们的结果与Gulisashvili[19]的结果进行比较的重要评论。SDM和CH感谢Nizar Touzi在这项工作的第一阶段表现出的兴趣。SDM和AJ承认帝国理工学院研讨会支持赠款和伦敦数学学会为“金融中的大偏差和渐近方法工作室”(2013年4月)提供的资金。SDM和CH感谢来自研究项目Chaire Riskes Financiars、Chaire March’s en mutation和Chaire Finance et d’Development的资助。AJ感谢EPSRC首次拨款EP/M008436/1的财务支持。通讯作者:demarco@cmap.polytechnique.frKey原子分布,重尾分布,隐含挥发性,渐近性,零吸收,CEV模型。2010年数学学科分类:AMS 91G20,65C50。其中连续函数ψ:[0,∞] → [0,2]由ψ(z)定义≡ 2.- 4.pz(z+1)- Z, ψ(∞) = 0
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2022-5-5 00:55:48
(1.2)类似的公式,用买入价C(K)=E(ST)表示-K) +,当K趋于完整时保持不变。对于所有这样的函数,它是有效的。公式(1.1)分两步得出:当K趋于一致时,根据看涨价格函数给出I(K)的渐近表达式;然后通过Put调用dualityP(K)=E获得K趋于零的表达式STSKSST- s+= K EQSST-SK+,其中,Q是相对于P绝对连续的概率度量,通过其氡Nikodym密度dQ/dP定义≡ ST/S.如果(如[17]中隐含假设的)标的资产价格定律在P下不收取零费用,即如果P(ST=0)=0,则上述看跌期权对称性成立。因此,当P(ST=0)>0时,扩展(1.1)是优先的,而不是被调整的。在某些随机模型中,资产价格是通过一个随机过程建模的,该过程在一定时间内累积质量:例如,恒定方差弹性(CEV)局部波动,在某些参数配置下,固定时间边缘有一个连续部分和一个零原子(SABR,CEV的随机波动对应物,也出现了同样的现象)。在默认建模设置中,结构模型类别定义了企业价值首次达到给定阈值时的默认情况。在[8,9]中,该公司的价值对应于其偿付能力比率(资产对债务的对数),通过Ornstein-Uhlenbeck过程建模。Campiet等人提出的另一种方法。
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2022-5-5 00:55:51
[5] ,指的是基础权益流程,并在流程第一次到达原点时定义违约:虽然权益价值仍然与企业的资产负债表和债务资产负债表密切相关,但这种模型选择比结构模型更容易测试,因为权益数据更容易获得。在[5]的设定中,均衡过程在跳跃后或以不同的方式击中原点,权益价值的连续路径部分由CEV差异建模,吸收的正概率为零。沿着同一条路线,我们将在本文中考虑资产价格可能会跳到零,或在连续轨迹上达到零。在这项工作中,我们研究了零利率对货币隐含波动率和微笑总体水平的影响,并确定了如何影响小冲击隐含波动率的渐近行为。关于第二点,请注意P(ST=0)>0意味着q*= 0,其中q*≡ sup{q≥ 0:E[S-qT]<∞} 是ST.Then的负临界指数吗?Lee的小打击矩公式在总体上产生lim supK↓0√ti(K)p | log K |=pψ(q)*) =√2.(1.3)尾翼型约束旨在找到条件,在此条件下,该lim sup可以被强化为真正的极限,产生渐近I(K)~p2 |记录K |/T,因为K趋于零:Benaim和Friz的结果[3]给出了充分的条件,但仅限于情况q*> 0; Gulisashv ili的结果(1.1)适用于ca se q*= 0和P(ST=0)=0,并允许制定必要和有效的条件,如[18]中所述。表示F(K)≡ P(圣≤ K) ,p≡ P(ST=0)和q≡ N-1(p),什么时候-1是逆高斯累积分布。本文的主要结果如下:如果p>0,那么(I)货币隐含波动率有一个非平凡的下界:I(S)√T≥ 2N-1.(1+p).
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2022-5-5 00:55:55
此外,对于一大类基础分布,隐含波动率微笑相对于p单调递增。对于小冲击,零质量的影响更大,对于大冲击,质量的影响渐进可忽略,在这个意义上,Ip(K)≈ I(K)+pΘ(K)对于某些函数,使得limK↓0Θ(K)=∞还有limK↑∞Θ(K)=0。(见定理2.3的精确表述);如果P(ST<K)=0表示一些0<K<S,那么P(K)=0表示所有K≤ K.根据隐含波动率[17]的定义,I(K)不适用于此类罢工;根据我们的扩展定义(1.7),对于al l K,I(K)等于零≤K.(II)隐含波动率满足I(K)=q2 | log K | T+q√T+o(1)表示小K.如果F(K)-F(0)=O(|对数K)|-1/2),余项o(1)改进为o(| log K)|-1/2). 如果F(K)-F(0)=O(|对数K)|-3/2),那么下面的渐近展开式成立:I(K)=r2 | log K | T+q√T+q+2p2T |对数K |+q4 |对数K|√T+O|日志K|-3/2作为K↓ 0.(1.4)对O前面常数的估计|日志K|-3/2定理4.2给出了误差项。在本文的第一个版本出现后不久,Gulisashvili[19]证明了当股价在原点具有质量时,微笑左翼的渐近展开。与(1.4)的主要区别在于,Gulisashvili的扩展[19]是以走向K的非显式函数(定义为给定函数的inver SER–我们参考第4节中的rea DER以获得精确定义)编写的,而(1.4)仅包含走向和常数N的显式函数-1(p)。
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