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2022-05-11
英文标题:
《Heat Kernels, Solvable Lie Groups, and the Mean Reverting SABR
  Stochastic Volatility Model》
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作者:
Siyan Zhang, Anna L. Mazzucato, Victor Nistor
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最新提交年份:
2016
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英文摘要:
  We use commutator techniques and calculations in solvable Lie groups to investigate certain evolution Partial Differential Equations (PDEs for short) that arise in the study of stochastic volatility models for pricing contingent claims on risky assets. In particular, by restricting to domains of bounded volatility, we establish the existence of the semi-groups generated by the spatial part of the operators in these models, concentrating on those arising in the so-called \"SABR stochastic volatility model with mean reversion.\" The main goal of this work is to approximate the solutions of the Cauchy problem for the SABR PDE with mean reversion, a parabolic problem the generator of which is denoted by $L$. The fundamental solution for this problem is not known in closed form. We obtain an approximate solution by performing an expansion in the so-called volvol or volatility of the volatility, which leads us to study a degenerate elliptic operator $L_0$, corresponding the the zero-volvol case of the SABR model with mean reversion, to which the classical results do not apply. However, using Lie algebra techniques we are able to derive an exact formula for the solution operator of the PDE $\\partial_t u - L_0 u = 0$. We then compare the semi-group generated by $L$--the existence of which does follows from standard arguments--to that generated by $L_0$, thus establishing a perturbation result that is useful for numerical methods for the SABR PDE with mean reversion. In the process, we are led to study semigroups arising from both a strongly parabolic and a hyperbolic problem.
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中文摘要:
我们使用交换子技术和可解李群中的计算来研究在风险资产未定权益定价的随机波动率模型研究中出现的某些演化偏微分方程(简称PDE)。特别是,通过限制波动率有界的区域,我们确定了这些模型中算子的空间部分生成的半群的存在性,重点关注了所谓的“具有均值回归的SABR随机波动率模型”中产生的半群这项工作的主要目标是近似求解具有均值回复的SABR偏微分方程的柯西问题,这是一个抛物问题,其生成元用$L$表示。这个问题的根本解决方案是封闭的。通过对所谓的volvol或波动率进行展开,我们得到了一个近似解,这导致我们研究了退化椭圆算子$L_0$,对应于具有均值回复的SABR模型的零volvol情形,经典结果不适用于该情形。然而,使用李代数技术,我们能够导出PDE$\\partial_t u-L_0 u=0$的解算子的精确公式。然后,我们将由$L$生成的半群与由$L_0$生成的半群进行比较,从而得出一个微扰结果,该结果对于具有均值回复的SABR偏微分方程的数值方法非常有用。在此过程中,我们将研究由强抛物和双曲问题产生的半群。
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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:Mathematical Finance        数学金融学
分类描述:Mathematical and analytical methods of finance, including stochastic, probabilistic and functional analysis, algebraic, geometric and other methods
金融的数学和分析方法,包括随机、概率和泛函分析、代数、几何和其他方法
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2022-5-11 07:21:21
热核、可解李群和均值回复SABR随机波动模型张思燕、安娜·L·马祖卡托和维克多·尼斯托拉布拉特。我们使用换向器技术和可解李群中的计算来研究某些演化偏微分方程(简称PDEs),这些方程是在研究风险资产上PricingContenting cl目标的随机波动率模型时出现的。特别是,通过限制边界波动率的区域,我们确定了这些模型中算子的空间部分生成的半群的存在性,重点关注所谓的“具有均值回归的SABR随机波动率模型”中出现的半群这项工作的主要目标是近似解具有均值回复的SABR偏微分方程的柯西问题,这是一个抛物问题,其生成元用L表示。这个问题的基本解在封闭形式下是未知的。通过对所谓的volvol或波动率进行展开,我们得到了一个近似解,这导致我们研究了一个椭圆算子L,对应于具有均值回复的ABR模型的零volvol情形,经典结果不适用于该情形。然而,利用李代数技术,我们能够导出偏微分方程解算子的精确公式屠- Lu=0。然后,我们将由L生成的半群与由L生成的半群进行比较,从而建立一个微扰结果,该结果对于具有均值回复的SABR偏微分方程的数值方法非常有用。在这个过程中,我们将研究由强抛物和双曲问题产生的半群。内容1。引言2致谢:4致谢:42。单参数半群42.1。无界运算符和csemi gro ups 42.2。耗散52.3。经典和其他类型的解决方案62.4。
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2022-5-11 07:21:26
功能空间82.5。具有完全有界系数的算子93。由L和B103.1生成的半群。微分算子L103.2。微分算子b134。由L4生成的半群。1.运输方程16日期:2018年8月30日。2010年数学科目分类。35K65,47D03,22E60,91G80。关键词和短语。退化抛物方程,可解李代数,半群,基本解,期权定价,SABR模型,均值回归。2张思燕、安娜·L·马祖卡托和维克多·尼斯托尔4。2.L5的生成属性。映射特性和误差估计195.1。李代数恒等式和半群195.2。映射属性205.3。ETL和ETL的比较参考文献241。引言我们研究了风险资产或有权益随机波动率模型研究中出现的若干抛物线偏微分方程(简称PDE)。更具体地说,我们考虑PDE(1)屠- 卢:=屠- κ(θ -σ)σu-σ(徐- (徐)- νρ十、σu-νσu= 0对于函数u(t,σ,x),其中t≥ 0,σ>0和x∈ R.该方程是一个与变量σ和x的二维随机过程相关的概率密度函数的前Kolmogorov方程。参数θ>0代表σ过程的平均值,κ>0是一个测量平均值回复强度的参数,ν>0是σ过程的方差,ρ测量x和σ过程之间的相关性。这种偏微分方程通常被称为λSABRPDE,由于其在数学金融和金融应用中的定价选项应用[2 4,25],最近在文献中受到关注,它被用作Black-Scholes偏微分方程的替代品。
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2022-5-11 07:21:29
在这种情况下,格林函数被称为经济的定价核心,x代表库存等潜在风险资产的价格,σ是其波动性。因此σ本身遵循一个随机过程,因此λSABR模型是一个s-tochastic波动率模型,其中ν表示波动率或volvol的波动率。众所周知,随机波动模型在实践中比Black-Scholes模型表现更好(见E.g.[24,28,31])。我们的方法包括对运算符L的以下分解:(2)L=A+σB+νL+νL,其中(3)A:=κ(θ)-σ)σ、 B:=十、- x、 L:=ρσ十、σ、 L:=σσ、 然后根据它们满足的换向器恒等式,分别研究这些运算器及其组合。因此,我们建立了L,A,B和(4)L:=A+σB生成强连续或csemi gro-ups,前提是我们对有界波动率σ的域是严格的∈ I:=(α,β),其中0<α<θ<β<∞. 我们强调Lis是一个退化的操作员,在这个意义上,与Lis相关的扩散矩阵不是满秩的。因此,半群的存在并不是基于标准参数。SABR 3总之,如果T是一个线性算子,它生成一个半群,我们将用通常的符号etT,T来表示这个半群≥ 0.我们将获得由A、B和L生成的半群的核的显式公式。虽然对于应用中感兴趣的PDE(1)的解算子etL的核,我们没有显式公式,但我们仍然能够估计差异ETH- 假设h(σ,x)在σ中有足够的规律性。函数h代表与(1)相关的计算问题的初始数据,在我们考虑的特定应用中,它实际上是σ中的一个分析函数,甚至是常数函数。本文研究的半群通常作用于指数加权的Sobolev空间。
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2022-5-11 07:21:34
考虑指数加权空间的原因是,在感兴趣的应用中,(1)的初始数据是formh(σ,x):=|ex- K |+,其中| y |+=(y)+:=(y+| y |)/2表示数字y的正部分∈ R.这种特殊类型的初始数据出现在所谓的欧式看涨期权的定价中(关于期权的更详细讨论,我们参考[19,48])。初始条件h的实际意义是期权到期日的支付。类似的初始条件可用于其他类型的期权,如美国和亚洲期权。从主题的角度来看,H的形式要求指数权重,意味着初始数据在X方向上的规律性较低,但在σ方向上提供了分析规律性,我们在etLh的估计中对此进行了探讨- etLh(见下面的等式(5)和我们的主要结果之一定理5.14的陈述)。由算子A和B、A和L生成的半群可以用经典方法得到,因为算子A产生了一个Transp-rt演化方程,而B和L是一致强椭圆的。特别地,我们证明了B和L生成解析半群。然而,如前所述,经典方法不适用于退化的L。我们将采用不同的策略,通过Land建立CSEMI群的生成,并获得其内核的显式公式。关键的观察结果是,算子a和σB是一个可解的有限维李代数。有一个明确的公式对于获得解算子etL的精确但易于计算的近似值非常重要,这是本工作的主要目标之一。
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2022-5-11 07:21:38
为此,我们推导了形式的误差估计:(5)ketLh- etLhkL≤ CνKσhkL+khkL,为了ν∈ (0,1]和一个常数C,可能依赖于L和κ,但不依赖于手ν(完整的陈述见定理5.14)。在此过程中,我们还建立了由Land L生成的半群的若干映射性质。证明方法是一种基于热核估计的摄动论证,遵循[9,10]中发展的方法。该方法扩展了Henry Labord\'ere onheat核渐近解[26,27]的工作。帕斯库奇及其合作者开发了一种类似的方法[44,46]。Gathereal及其合作者s[20,21]也在本文中使用了热核渐近。Se也有[11,32,40,43,37,16]。我们还提到了deg-generate方程的基本解与屠-Lu=F,但在超抛物方程满足H?ormader亚椭圆度条件的情况下,这不适用于T-五十、 从科尔莫戈罗夫的开创性著作[34]开始(最近的一些相关著作见[14,15,4,5,36]),许多作者对其进行了研究。4张思燕、安娜·L·马祖卡托和维克多·尼斯托斯论文组织如下。在第二节中,我们回顾了一些关于演化方程和算子半群的必要事实。我们还介绍了本文中使用的指数加权空间。在第三节中,我们利用Lumer–Phillips定理和第二节的结果,证明了均为强抛物型的算子L和B在加权空间上生成解析半群。第4节讨论由A生成的半群,A是传输型,L是退化抛物型。通过结合算子A和B的结果,得到了ETL的显式公式,更重要的是利用了A和f(σ)B满足的换向器恒等式和李群思想。
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