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2022-05-10
英文标题:
《Lie Symmetry Analysis of the Black-Scholes-Merton Model for European
  Options with Stochastic Volatility》
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作者:
A. Paliathanasis, K. Krishnakumar, K.M. Tamizhmani and P.G.L. Leach
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最新提交年份:
2016
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英文摘要:
  We perform a classification of the Lie point symmetries for the Black--Scholes--Merton Model for European options with stochastic volatility, $\\sigma$, in which the last is defined by a stochastic differential equation with an Orstein--Uhlenbeck term. In this model, the value of the option is given by a linear (1 + 2) evolution partial differential equation in which the price of the option depends upon two independent variables, the value of the underlying asset, $S$, and a new variable, $y$. We find that for arbitrary functional form of the volatility, $\\sigma(y)$, the (1 + 2) evolution equation always admits two Lie point symmetries in addition to the automatic linear symmetry and the infinite number of solution symmetries. However, when $\\sigma(y)=\\sigma_{0}$ and as the price of the option depends upon the second Brownian motion in which the volatility is defined, the (1 + 2) evolution is not reduced to the Black--Scholes--Merton Equation, the model admits five Lie point symmetries in addition to the linear symmetry and the infinite number of solution symmetries. We apply the zeroth-order invariants of the Lie symmetries and we reduce the (1 + 2) evolution equation to a linear second-order ordinary differential equation. Finally, we study two models of special interest, the Heston model and the Stein--Stein model.
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中文摘要:
我们对随机波动率为$\\sigma$的欧式期权的Black-Scholes-Merton模型的Lie点对称性进行了分类,其中最后一个由一个带有Orstein-Uhlenbeck项的随机微分方程定义。在该模型中,期权的价值由一个线性(1+2)演化偏微分方程给出,其中期权的价格取决于两个独立变量,即标的资产的价值,$S$,和一个新变量,$y$。我们发现,对于波动率的任意函数形式,$\\sigma(y)$,除了自动线性对称和无穷多解对称外,(1+2)演化方程总是允许两个谎言点对称。然而,当$\\sigma(y)=\\sigma_{0}$且期权价格取决于定义波动率的第二布朗运动时,(1+2)演化并没有简化为Black--Scholes--Merton方程,该模型除了线性对称和无穷多个解对称外,还允许五个谎言点对称。我们利用李对称的零阶不变量,将(1+2)演化方程化为线性二阶常微分方程。最后,我们研究了两个特别有趣的模型,赫斯顿模型和斯坦-斯坦模型。
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分类信息:

一级分类:Mathematics        数学
二级分类:Analysis of PDEs        偏微分方程分析
分类描述:Existence and uniqueness, boundary conditions, linear and non-linear operators, stability, soliton theory, integrable PDE\'s, conservation laws, qualitative dynamics
存在唯一性,边界条件,线性和非线性算子,稳定性,孤子理论,可积偏微分方程,守恒律,定性动力学
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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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2022-5-10 11:49:05
具有随机波动性的欧洲期权Black-Scholes-Merton模型的Lie对称性分析*1,K Krishnakumar+2,KM Tamizhmani2和PGL Leach§3,4,5科学与材料研究所,智利南部大学巴尔迪维亚分校,本地治里大学数学系,卡拉佩特普杜切里605 014,德班理工大学数学系和系统科学研究所,邮政信箱133 4,德班4000,南非共和国夸祖鲁-纳塔尔大学数学、统计和计算机科学学院,私人书包X540 01,德班4000,南非共和国塞浦路斯大学数学和统计系,莱夫科西亚1678,塞浦路斯10月21日,2018年摘要我们对随机波动率为σ的欧式期权的Black–Scholes–Merton模型的Lie点对称性进行了分类,其中最后一个由带有Orstein–Uhlenbeck项的随机微分方程定义。在该模型中,期权的价值由线性(1+2)演化偏微分方程给出,其中期权的价格取决于两个自变量,即标的资产的价值s和一个新变量y。我们发现,对于任意函数形式的波动率σ(y),(1+2)演化方程除了自动线性对称性和有限个解对称性外,还具有两个Lie点对称性。然而,当σ(y)=σ且期权的价格取决于第二布朗运动,在该运动中波动性被定义,则(1+2)演化不会简化为Black–Scholes–Merton方程,该模型除了线性对称性和有限数量的解对称性外,还允许五个Lie Point对称性。
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2022-5-10 11:49:09
我们应用李对称的零阶不变量,将(1+2)演化方程简化为线性二阶常微分方程。最后,我们研究了两个特别感兴趣的模型,Hestonmod el和Stein–Stein m模型。关键词:Lie点对称性;金融数学;随机波动;布莱克-斯科尔斯-默顿方程MSC 2010:22E60;35Q911简介欧洲期权的Black–Scholes–Merton模型基于股票价格的一些Ansatz。具体来说,股票价格的过程具有连续性的特点,它能够利用交易成本进行连续对冲,并且具有恒定的波动性[1,2,3]。*paliathanasis@na.infn.it+krishapril09@gmail.comkmtmani54@gmail.com§leach@ucy.ac.cyIn在Black–Scholes–Merton模型中,金融资产的价格由随机微分方程的解DST=rStdt+σStdWt(1)给出,其中WT是一个B罗文运动,期权的值u=u(t,S)由(1+1)演化方程的解σSu,SS+rSu,S给出- ru+u,t=0(2),其中t是时间,S是标的资产的当前价值,例如股票价格,r是安全投资的回报率。当T=T时,期权的价值取决于终端条件的满足程度,u(T,S)=u(S)。最后,σ是模型的波动率。布莱克-斯科尔斯-默顿模型假设波动率σ为常数。然而,在实际问题中,σ并不是常数。该模型的一个可能的推广公式(2)是考虑波动率取决于时间t和股票价值S,即σ=σ(t,S)。
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2022-5-10 11:49:12
有人提出σ是平均Orstein–Uhlenbeck过程的函数[4]。考虑σ=f(y),其中y由s-tochastic微分方程和Orstein–Uhlenbeckterm[5,6,7]:dyt=α(m)给出- yt)dt+βd^Zt(3)新的Br-ownian运动^Zt可与Wt相关,并可表示为:^Zt=ρWt+p1- ρZt(4),其中Zt描述独立于wt的布朗运动,ρ是与|ρ|值相关的因子≤ 1.因此,对随机波动情况下的Black-Scholes方程(2)进行了修正,期权的u值由(1+2)演化方程给出^M+^M+^M+^Mu(t,S,y)=0(5),其中运算符^M,^M,^M,^M定义如下:^M=f(y)SS+rSs- r+t(6)^M=ρβSf(y)sy、 ^M=-β∧(t,S,y)y、 和(7)^M=βy+α(m)- y)y(8)函数∧(t,S,y)是∧(t,S,y)=ρu- rf(y)+γ(t,S,y)p1- ρ(9)和u(t,S,y)满足时间t=t时的终端条件u(t,S,y)=u(S)。算子^m表示波动率σ=f(y)的Black–Scholes–Merton方程(2),^m表示欧式期权和波动率的两个布朗运动wt和^Zt之间的相关项,以及^m表示Orstein–Uhlenbeck过程项。最后^M这个术语,即所谓的溢价期限,表示波动风险的市场价格[6]。方程(9)中的函数γ(t,S,y)是驱动波动性的风险溢价因子,并遵循第二个布朗运动Zt,在绝对相关的情况下,即|ρ|=1,γ(t,S,y)在模型中不起任何作用。等式(9)中rhs端的第一项称为超额收益风险比[6]。
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2022-5-10 11:49:15
[8]证实了随机波动性的统计重要性。这项工作的目的是研究具有随机波动性的Black–Scholes–Merton模式l,方程(5),通过使用组不变变换的方法,特别是方程的Lie(point)对称性。Lie对称性的重要性在于,它们提供了一种系统的方法来促进微分方程的求解,因为它们提供了一阶不变量,可用于减少微分方程。此外,李对称性可用于微分方程的分类。此外,我们可以从一组不变变换中提取微分方程的重要信息,从而得到模型的重要信息。Gazizov和Ibragimovin[9]首次将Lie对称性应用于金融建模。他们研究了Black–Scholes–Merton方程(2)的一组不变变换,并证明了方程(2)将李代数的元素{A3,8]作为李对称⊕sA3,1}⊕s∞A(在穆巴拉克·亚诺夫分类方案中[10,11,12,13])。这意味着方程(2)是最大对称的,根据Sophus L ie[14]的定理,在变量s{t,s,u}的空间中存在一个变换,其中方程(2)可以写成热方程的形式。最后一个是一个重要的结果,因为物理科学的数学方法可以用于研究金融数学中的微分方程。
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2022-5-10 11:49:18
对于商品的单因素模型[15]也发现了类似的结果,这意味着三个不同的方程,即he at方程、Black–Scholes–Merton方程和商品方程的单因素模型,在数学层面上是等价的,即使它们描述了不同的主题。近年来,谎言在金融数学中有着广泛的应用。例如,Cox–Ingerso ll–Ross Pric-ing方程的群不变量已在[16]和[17]中研究过,非线性梅顿模型也已在[17]中研究过。就亚洲n期权而言,在[18]中进行了李对称分类。至于Black–Scholes–Merto n模型的推广,非自治模型的Lie对称性和简化过程可在[19,20]中找到,而等式(2)的另一个推广(带“源”)在[21]中进行了研究。此外,在[22,23]中,对与空间和时间相关的单因素商品模型以及非自治二维Black–Scholes–Merto n方程进行了对称性分析。关于Lie对称在金融数学中的其他应用,请参见[24,25,26]及其参考文献。随机波动率模型方程(5)是一个(1+2)演化方程。下面,我们进行对称分析,确定群不变解。特别是,我们将分析局限于风险溢价因子Vanhes不一定为|ρ|=1的模式lin,并且从等式(9)中,只有表示风险回报率的术语仍然存在。此外,我们还研究了两种具有随机波动性的欧元期权模型,即赫斯顿模型[27]和斯坦-斯坦模型[28]。后者是两个布朗运动wt和^Zt之间没有相关性的模型,即方程(4)中的ρ=0。
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