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2022-05-09
英文标题:
《LSV models with stochastic interest rates and correlated jumps》
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作者:
Andrey Itkin
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最新提交年份:
2016
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英文摘要:
  Pricing and hedging exotic options using local stochastic volatility models drew a serious attention within the last decade, and nowadays became almost a standard approach to this problem. In this paper we show how this framework could be extended by adding to the model stochastic interest rates and correlated jumps in all three components. We also propose a new fully implicit modification of the popular Hundsdorfer and Verwer and Modified Craig-Sneyd finite-difference schemes which provides second order approximation in space and time, is unconditionally stable and preserves positivity of the solution, while still has a linear complexity in the number of grid nodes.
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中文摘要:
在过去十年中,利用局部随机波动率模型对奇异期权进行定价和套期保值引起了人们的高度重视,如今几乎成为解决这一问题的标准方法。在本文中,我们展示了如何通过在模型中加入随机利率和所有三个组成部分的相关跳跃来扩展这个框架。我们还对流行的Hundsdorfer和Verwer有限差分格式以及改进的Craig-Sneyd有限差分格式提出了一种新的全隐式修改,该格式在空间和时间上提供了二阶近似,无条件稳定并保持了解的正性,同时在网格节点数上仍然具有线性复杂性。
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分类信息:

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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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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2022-5-9 10:46:15
具有随机利率和相关跳跃的LSV模型Sandrey Itkin纽约大学坦顿工程学院2016年11月24日摘要使用本地随机波动率模型的奇异期权定价和对冲在过去十年中受到了严重关注,如今几乎成为解决这一问题的标准方法。在本文中,我们展示了如何通过在模型中加入随机利率和所有三个组成部分的相关跳跃来扩展这个框架。我们还对流行的Hundsdorfer和Verwer以及改进的Craig-Sneyd有限差分格式提出了一种新的全隐式修改,该格式在空间和时间上提供了二阶近似,无条件稳定并保持了解的正性,同时在网格节点数上仍然具有线性复杂性。近十年来,利用局部随机波动率(LSV)模型对奇异期权进行定价和套期保值引起了广泛关注,如今几乎成为解决这一问题的标准方法。关于在多个可用参考文献中对LSV的详细介绍,我们在Homescu(2014)中提到了近期的综合文献综述。请注意,同一模型或其影响以不同的名称出现在文献中,例如随机局部波动模型、利普顿(2002)的通用波动模型、Halperin和Itkin(2013)的非退火随机局部波动模型(USLV)等。尽管LSV有许多吸引人的特点,允许同时对普通和异国期权进行定价和校准,据观察,在许多情况下,例如短期到期,需要考虑现货价格和瞬时方差的跳跃,以便更好地复制股票或外汇衍生品的市场数据。
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2022-5-9 10:46:19
贝茨(1996)率先提出了这种方法,他通过在现货价格中引入具有有限活动的跳跃(跳跃-扩散模型),扩展了赫斯顿模型。ThenLipton(2002)进一步扩展了这种方法,将局部随机波动性纳入跳跃扩散模型(关于对任意L’evy模型的扩展,参见Pagliarani和Pascucci(2012))。后来,Sepp(2011a,b)研究了基础现货价格S和瞬时方差v的指数和离散跳跃,并得出结论,后者很少出现负跳跃,这对股票期权的市场数据是必要的。Durhama和Park(2013)提出了一种类似的方法,使用一般跳跃扩散方程对S和v进行建模。注意,在文献中,S和v的跳跃扩散模型也被称为SVCJ(具有同时跳跃的随机波动性)。Salmi等人(2014年)、Shirava和Takahashi的forbasket期权(2013年)对这些用于美式期权定价的模型进行了深入研究。扩展LSV模型的另一种方法是假设短期利率是随机的。在这种方法下,跳跃被忽略,但考虑了一个由三个随机微分方程(SDE)组成的系统,其中包含漂移和相关的微分,见博亚琴科亚和列文多斯基(2013)、基亚雷拉和康(2013)、吉斯(2006)、格泽拉坎德·奥斯泰利(2011)、海恩特延斯和因特·霍特(2012)、希尔皮什(2011)、梅德韦杰夫和斯盖勒(2010)以及其中的参考文献。正如我们已经提到的,考虑跳跃可能对根据市场数据校准LSV模型很重要。将利率随机化并不违背这一结论。此外,利率本身的跳跃可能很重要。
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2022-5-9 10:46:24
例如,inChen和Scott(2004)根据四种主要货币的期货利率的每日数据校准了利率和波动率均出现跳跃的随机波动率模型,该模型为经验分布提供了更好的拟合。Johannes(2004)使用国库券利率得出的结果也为跳跃的存在找到了证据,跳跃在统计上起着重要作用。Johannes(2004)也发现跳跃通常对收益率的影响较小,但对利率期权的定价很重要。在外汇市场中,所讨论的模型存在一些变化。例如,inDo ffou和Hillard(2001)的国外和国内利率是随机的,没有跳跃,而汇率是由跳跃差异建模的。在Carr和Wu(2004年)中,国内和国外的利率都被表示为一个L’evy过程,使用时间变化方法进行差异化。与其他成分相比,差异成分可以相互关联。在债券市场,如Das(2002)所示,信息意外导致利率不连续。在那篇论文中,开发了一类美联储基金利率的泊松-高斯模型来捕捉意外效应。结果表明,这些模型对短期行为有很好的统计描述,并有助于理解许多经验现象。跳跃(泊松)过程捕捉了高斯模型无法捕捉到的数据的经验特征。此外,有强有力的证据表明,跳跃和拱形过程会很好地增强现有的高斯模型。总的来说,希望有一个模型,其中LSV框架可以与所有三个随机驱动因素中的随机率和跳跃相结合。
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2022-5-9 10:46:28
我们还希望将这些跳跃视为一般的L’evy过程,因此不只是通过跳跃扩散模型来限制我们。此外,我们认为布朗成分是相关的,所有随机驱动中的跳跃也是相关的,而扩散和跳跃仍然是不相关的。最后,由于当模型的参数在这里时,这样的模型很难进行分析处理,所以我们不讨论这个结论。然而,为了便于参考,这可能是由赫斯顿模型的一些灵活性决定的,其中vol的vol与v0成正比。5.Gathereal(2008年)、Itkin(2013年)认为体积功率的体积是校准参数的更灵活的模型可能不需要在v中跳跃。另见Sepp(2014年)和其中的讨论。时间相关(这通常有助于更好地将模型校准为一组不同到期日的工具,或某些工具的期限结构),我们需要一种有效的定价和校准方法。为此,在本文中,我们建议利用我们在inItkin和Lipton(2015)中首次阐述的方法对信用衍生品进行建模。特别是,在前一篇论文中,我们考虑了一组银行间相互负债,其资产由相关的L’evy过程驱动的银行。对于每一项资产,跳跃都被表示为共同部分和特殊部分的加权总和。这两个部分都可以用任意evy模型来模拟,该模型是之前考虑离散或指数跳跃的方法的扩展,或者使用了L’evy copula方法。我们提出了一种新的高效(每个维度的线性复杂度)数值(分裂)算法来求解相应的二维和三维跳跃扩散方程,并证明了其在空间和时间上的收敛性和二阶精度。
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2022-5-9 10:46:31
给出了Koumodel的测试示例,而该方法不受该模型的限制。在本文中,我们演示了如何将类似的方法与Schoutens(2001)、Schoutens和Teugels(1998)提出的theMetzler模型结合使用。它建立在梅克斯纳分布的基础上,梅克斯纳分布属于不完全可分分布。因此,它产生了一个L’evy过程——Meixner过程。Meixnerprocess是一种灵活且易于分析的流程,即其pdf和CF以封闭形式已知(更多详细信息,请参见Itkin(2014b)和其中的参考文献)。众所周知,Meixner模型非常丰富,能够根据市场数据进行校准。同样,选择这个模型只是一个例子,因为一般来说,使用的方法是相当普遍的。我们还对流行的Hundsdorfer和Verwerand改进的Craig-Sneyd有限差分格式提出了一种新的全隐式修改,该格式在空间和时间上提供了二阶近似,无条件稳定,并保持了解的正性,同时在网格节点数量上仍然具有线性复杂性。这种修改允许消除最初的几个Rannacher步骤,正如文献中通常所做的那样,以提供更好的稳定性(参见调查,例如,在Haentjens和in\'t Hout(2012))中),并提供整个方案更好的稳定性,这在解决多维问题时非常重要。论文的其余部分组织如下。在下一节中,我们将描述该模型。第2节由两个小节组成。第一种方法引入了新的拆分方法,它隐式地处理混合导数项,从而提供了更好的稳定性。第二小节描述了如果使用Meixner模型,如何处理跳跃。
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