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2022-05-07
英文标题:
《Long Term Risk: A Martingale Approach》
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作者:
Likuan Qin and Vadim Linetsky
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最新提交年份:
2016
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英文摘要:
  This paper extends the long-term factorization of the stochastic discount factor introduced and studied by Alvarez and Jermann (2005) in discretetime ergodic environments and by Hansen and Scheinkman (2009) and Hansen (2012) in Markovian environments to general semimartingale environments. The transitory component discounts at the stochastic rate of return on the long bond and is factorized into discounting at the long-term yield and a positive semimartingale that extends the principal eigenfunction of Hansen and Scheinkman (2009) to the semimartingale setting. The permanent component is a martingale that accomplishes a change of probabilities to the long forward measure, the limit of T-forward measures. The change of probabilities from the data generating to the long forward measure absorbs the long-term risk-return trade-off and interprets the latter as the long-term risk-neutral measure.
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中文摘要:
本文将Alvarez和Jermann(2005)在离散时间遍历环境中以及Hansen和Scheinkman(2009)和Hansen(2012)在马尔可夫环境中引入和研究的随机折扣因子的长期因子分解推广到一般半鞅环境。短期成分按长期债券的随机收益率贴现,并被分解为按长期收益率贴现和正半鞅,该半鞅将Hansen和Scheinkman(2009)的主特征函数扩展到半鞅设置。永久分量是一个鞅,它实现了对长前向测度的概率变化,即T前向测度的极限。从数据生成到远期度量的概率变化吸收了长期风险收益权衡,并将后者解释为长期风险中性度量。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Economics        经济学
分类描述:q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学,包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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2022-5-7 03:39:40
长期风险:鞅方法*Likuan Qin+和Vadim Linetsky西北大学工业工程与管理科学系,本文将Alvarez和Jermann(2005)在离散时间遍历环境中以及Hansen和Scheinkman(2009)和Hansen(2012)在马尔可夫环境中引入和研究的随机折扣因子的长期分解推广到一般半鞅环境。在长期债券上,以随机收益率贴现的过渡成分被分解为长期收益率贴现和扩展Han sen和Scheinkman主特征函数的正半鞅*作者感谢拉尔斯·彼得·汉森(合编)和匿名推荐人提出的有助于改进论文的有说服力的评论和建议,感谢雅罗斯拉夫·博罗维卡、彼得卡尔、蒂莫西·克里斯滕森(讨论者)和何塞·舍因克曼激发讨论。本文基于国家科学基金会资助的CMMI-1536503研究。+likuanqin2012@u.northwestern.edulinetsky@iems.northwestern.edu(2009)到半鞅设置。永久分量是一个鞅,它实现了对长向前测度的概率变化,即T向前测度的极限。
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2022-5-7 03:39:43
从数据生成到远期度量的概率变化吸收了长期风险收益权衡,并将后者解释为长期风险中性度量。关键词:随机贴现因子,定价核,长期因子分解,长期债券,长期正向测度,长期风险中性测度,主特征函数。1引言继Alvarez和Jermann(2005)、Hansen和Scheinkman(2009)和Hansen(2012)之后,本文分解了无套利定价kernelSt=e-λtπtM∞t以长期贴现率λ(长期债券的收益率,一种在遥远的未来到期的纯贴现债券)贴现,一个描述长期债券净长期贴现率的总持有期收益率的过程πt,以及一个正的部分收益率M∞t这定义了一个长期的前瞻性措施。这一指标吸收了长期风险,即随机增长现金流的调整,就像风险中性指标吸收了短期或瞬时风险调整一样。与Hansen和Scheinkman(2009)和Hansen(2012)的原始算子方法相比,我们描述长期利率定价的鞅方法不需要马尔可夫规范,而是基于一个限制程序,将长期远期测度构造为有限到期远期测度的限值(Jarrow(1987),Jamshidian(1989),Geman等人(1995年))随着成熟度的增加。长期贴现率λ和过程π皮重对应于Hansen和Scheinkman(2009)a和Hansen(201 2)的Perron-Frobenius特征值和特征函数。在马尔可夫经济体中,过程πt归结为马尔可夫状态的函数π(Xt),其中π(x)是具有特征值e的定价算子的Perron-Frobenius特征函数-Hansen和Scheinkman(2009)中的λtas。论文的结构如下。
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2022-5-7 03:39:46
定理3.1和定理3.2给出了我们长期极限表征的关键结果。定理3.3确定指数λ与有界矩现金流的长期收益率。定理3.4处理了λ=0的退化情况,并表明在这种情况下,虽然长期贴现是次指数的,但仍可以确定渐近功率收益率。定理3.5描述了长期远期措施下的长期风险回报交易。它表明,在适当的移动条件下,随机增长的现金流的限制长期收益率仍然等于长期远期措施下纯贴现债券的长期收益率,因为鞅分量a吸收了长期风险收益交易效应。因此,即使现金流呈现随机增长,在长期前瞻性指标下,现金流的长期风险溢价也会消失。这一结果导致将长期远期指标解释为长期风险中性指标,并扩展了Boroviˇcka等人(2016)相应的马尔可夫结果。第4节将我们的结果与Hansen和Scheinkman(2009)以及Hansen(2012)在马尔科夫环境中的算子设置联系起来。我们基于半鞅收敛的处理自然地统一了Alvarez和Jermann(2005)的离散时间特征,以及Hansen和Scheinkman(2009)、Hansen(2012)和Bo r oviˇcka等人(2016)在鞅理论框架下的马尔科夫特征,并揭示了长期因子分解是无套利资产定价模型的一个基本特征,而不是特殊假设的一部分,比如马尔可夫性质。这一特征增强了我们对另类投资范围内风险定价的理解。越来越多的相关文献包括Hansen(2012)、Hansen和Scheinkman(2012)、Hansen和Scheinkman(2014)、Boroviˇcka等人。
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2022-5-7 03:39:49
Bakshi and Chabi-Yo(2012)、Christensen(2016a)、Christensen(2016 b)、Qin and Linetsky(2016)和Qin等人(2016)。2半鞅定价核我们研究的是一个完整的过滤概率空间(Ohm, F,(Ft)t≥0,P)与过滤(Ft)t≥0满足正确连续性和完整性的通常条件。我们假设F是平凡的模P。过滤对不连续时间内的信息流动进行建模。条件期望E[·| Ft]写为Et[·]。所有随机变量都经过识别,几乎可以确定相等。在P-空集合外具有相同路径的随机过程在不另行通知的情况下被识别。惊人的过程(Xt)t≥据说0适合过滤(Ft)t≥0if Xtismeasurable关于所有FTT≥ 0.对于具有右连续左极限(RCLL)路径的实值过程X-表示其左极限的过程(X-)t=lims↑t>0和(X)的txt-):= X.半鞅是实值适应的RCLL过程X,可分解为form Xt=X+Mt+At,其中Mt是局部鞅(即存在一系列停止时间(Tn)n)≥1增加完整性,使每个停止的过程∧t是一个鞅),Atis是一个有限变化的过程(即其路径在每个有限时间间隔内都有有限的变化)。半鞅框架基本上涵盖了连续时间金融中使用的所有模型,包括具有随机波动性和跳跃的模型。此外,离散时间模型自然嵌入到连续时间纯跳跃半鞅中,在离散时间具有j个ump。
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2022-5-7 03:39:52
关于半鞅的更多细节,我们参考了Jacod和Shiryaev(2003)以及Protter(2003)。两个半鞅之间的Emery距离定义为:dPS(X,Y)=Xn≥1.-nsup |η|≤1EP1.∧η(X)- Y) +Znηsd(X- Y)s, (2.1)其中rtηsdxs表示可预测过程η关于半鞅X的随机积分,且上确界取所有可预测过程η,其界为|ηt |≤ 1.如果过程η相对于σ场是可测量的,则称其为可预测的Ohm 所有左连续进程生成的×R+。我们可以将Xt视为一项资产的价格,将ηtas视为交易策略(时间t时持有的资产X的单位数量)。然后,随机积分ηsdxs表示从交易策略到时间t的收益。交易策略的可预测性具有一种直觉,即代理人不能对同时发生的价格变化做出即时反应。也就是说,如果XT在跳的时候突然跳了起来,那么经纪人就不能在同一时间调整他的位置,以从跳中获利。赋予Emery度量的半鞅空间是一个完备拓扑向量空间(`Emery(1979)),相应的拓扑称为Emery半鞅拓扑。它有一种自然的经济解释。假设我们有两个资产价格过程,X=Y=1。为了简单起见,考虑一个有限的时间范围[0,1]和所有交易策略(多头或空头)头寸限制不超过一个单位。然后dPS(X,Y)根据交易这两种资产的最大可实现差异来测量这两种资产之间的距离。如果XnS-→ 十、 哪里-→ 表示半鞅拓扑中的收敛性,然后随着n的增加,xn将变得与此类交易策略中的收益X不可区分。
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