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2022-05-16
英文标题:
《An analytic recursive method for optimal multiple stopping: Canadization
  and phase-type fitting》
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作者:
Tim Leung and Kazutoshi Yamazaki and Hongzhong Zhang
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最新提交年份:
2015
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英文摘要:
  We study an optimal multiple stopping problem for call-type payoff driven by a spectrally negative Levy process. The stopping times are separated by constant refraction times, and the discount rate can be positive or negative. The computation involves a distribution of the Levy process at a constant horizon and hence the solutions in general cannot be attained analytically. Motivated by the maturity randomization (Canadization) technique by Carr (1998), we approximate the refraction times by independent, identically distributed Erlang random variables. In addition, fitting random jumps to phase-type distributions, our method involves repeated integrations with respect to the resolvent measure written in terms of the scale function of the underlying Levy process. We derive a recursive algorithm to compute the value function in closed form, and sequentially determine the optimal exercise thresholds. A series of numerical examples are provided to compare our analytic formula to results from Monte Carlo simulation.
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中文摘要:
我们研究了一个由谱负Levy过程驱动的呼叫类型支付的最优多重停止问题。停止时间由恒定折射时间分隔,贴现率可以为正或负。计算涉及列维过程在恒定视界上的分布,因此通常无法解析地获得解。受Carr(1998)成熟度随机化(Canadization)技术的启发,我们用独立的、同分布的Erlang随机变量来近似折射时间。此外,为了将随机跳跃拟合到相位型分布,我们的方法涉及对预解测度的重复积分,预解测度是根据潜在Levy过程的标度函数编写的。我们推导了一个递归算法来计算封闭形式的值函数,并由此确定最佳运动阈值。给出了一系列数值例子,将我们的解析公式与蒙特卡罗模拟结果进行了比较。
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分类信息:

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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2022-5-16 11:37:42
最佳多次停车的解析递归方法:CANADIZATION和相位型FITTINGTIM LEUNG、KAZUTOSHI YAMAZAKI和HONGZHONG Abstract。我们研究了一个由谱负L′evy过程驱动的呼叫类型支付的最优多重停止问题。停止时间由恒定的折射时间分隔,而非集中时间可以是正的或负的。计算涉及到L’evy过程在恒温线上的分布,因此通常无法解析地获得解。受Carr[14]提出的成熟度随机化(Canadization)技术的启发,我们用独立、同分布的Erlang随机变量来近似折射时间。此外,通过将随机跳跃设置为相位型分布,我们的方法涉及对预解测度的重复积分,预解测度是根据基础L’evy过程的标度函数编写的。我们推导了一个递归算法来计算封闭形式的值函数,并由此确定最佳运动阈值。我们提供了一系列数值样本,将我们的分析公式与蒙特卡罗模拟的结果进行比较。JEL分类:G32、D81、C61数学学科分类(2010):60G40、60J75、65C50关键词:最佳多次停止、屈光时间、成熟度随机化、相位类型设置、evy过程1。引言一系列广泛的金融应用可以表述为最优多重停止问题。其中包括能源交付合同,如摇摆期权[12,13,51]、衍生品清算[25,36,37]、实物期权分析[15,17,19,44]以及员工股票期权[24,38,39],可能有额外的重新加载和暂停期权[18]。在许多这样的应用中,连续的停车时间由一个常数或随机周期分隔。
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2022-5-16 11:37:49
负贴现率可以适应许多应用,例如股票贷款[11,49],以及投资成本增长快于无风险利率的实物期权问题。在这些情况下,可以解释为有效贴现率为负。正如Black[9]所说(参见其中的参考文献),通常认为名义短期利率必须保持为正,但实际利率可能为负,尤其是在低收益率制度下。因此,我们的框架允许以负实际利率或实际利率贴现现金流。在我们的模型中,潜在的过程是一个光谱负的L’evy过程,最近被广泛用于数学金融。负跳跃可以模拟设定价格的突然下跌。这些过程适用于信用风险的结构模型,并在[20,26,35,40,47]中研究的到期日为零时产生信用利差的非零限制值。谱负L’evy过程的一些最新应用包括永续美式期权的定价[1,6],最优股息问题[7,33,43],以及资本强化时机[21]。对于谱负模型下的相关最优多重停止问题,我们提到了[51]对于折射时间恒定的aswing put期权,以及[50]对于没有折射时间的更一般的支付函数。对于具有更一般过程的模型,Leung等人。
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2022-5-16 11:37:53
[41]研究由具有一般随机折射时间的双边L’evy过程驱动的折射最优多重停止问题,Christensen和Lempa[16]考虑由具有指数折射时间的一般马尔可夫过程驱动的类似问题。受Carr[14]提出的成熟度随机化(Canadization)方法的启发,我们通过用一个独立的Erlandom变量或独立的、同分布的指数分布时间的有限和替换每个常数折射时间,提供了分析近似。我们的方法涉及对预解测度的重复积分,预解测度是由潜在的谱负L’evy过程的标度函数写成的。对于有限时间期限美式期权定价中应用的随机方法,我们请读者参考[28,34];最近关于所谓的维纳-霍普夫模拟[31,23]的工作也使用了类似的想法。BouchardOPTIMAL多重停止、CANADIZATION和PHASE-TYPE FITTING 3等[10]分析了一种成熟度随机化算法,并将其应用于随机控制问题,应用于不确定波动率下的最优单次停止和动态对冲。为了应用随机化方法,在对预解测度应用积分后,必须保留闭式表达式。当基础L’evy过程的拉普拉斯指数具有有理形式时,这就满足了,在这种情况下,标度函数可以写成指数的有限和(可能是复杂的)(见[30])。这里,我们关注相位型L’evy过程[2],它构成了一类重要的L’evy过程,具有有理变换的拉普拉斯指数。原则上,任何光谱负的L’evy过程都可以用这种形式的L’evy过程来近似(我们称之为相位类型拟合)。
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2022-5-16 11:37:56
具体而言,Egami和Yamazaki[22]给出了一系列数值实验,用相位型L’evy过程的标度函数逼近一般谱负L’evy过程的标度函数。对于应用于具有完全单调L’evy密度的CGMY过程的超指数拟合方法,请参见[3]。基于这些动机,我们结合相位类型设置和随机化方法来有效地计算最优多重停止问题的解。具体地说,给定一个一般的光谱负evy过程,我们首先通过相位类型的L'evy过程来近似它,然后通过使用独立、相同分布的Erlang随机变量随机化常数折射时间来近似解。我们将证明所得的近似值函数是以闭合形式编写的,相关参数是递归计算的。我们的目标是从数值上评估我们方法的有效性,尤其是(i)跳跃分布的相位类型匹配和(ii)随机性导致的值函数的准确性。关于第(i)部分,虽然理论上已知相型分布类在所有正值分布类中是稠密的,但目前还不存在一种算法,可以生成保证收敛到期望分布的相型分布序列(除非其密度完全单调)。关于折射时间随机化,我们参考[10]和[42]了解随机化方法的相关收敛结果。在相关研究[28]中,进行了详细的数值实验,以证实当L’evy过程为亚纯类时,pricingAmerican看跌期权的收敛性。
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2022-5-16 11:37:59
然而,值得注意的是,这些结果并不直接适用于我们的情况,因为我们处理的是多重最优停止问题,其中折射时间是随机的。此外,支付函数(调用类型)没有边界。出于这些原因,对我们的方法进行数值评估是很重要的。在本文中,通过一系列数值例子,我们表明我们的方法能够准确有效地计算值函数序列和最佳运动阈值。此外,运行时分析表明,该方法明显快于蒙特卡罗模拟方法,蒙特卡罗模拟方法采用欧拉方法来近似恒定折射时间下一阶段的期望值函数。另一方面,随着级数的增加和rlang分布的形状参数的增加,通常的机器双精度可能无法计算值函数中的4 T.LEUNG、K.YAMAZAKI和H.Zhang参数。除了这个潜在的问题,我们的封闭式公式通过与模拟值的比较得到证实,并允许更有效的计算。论文的其余部分组织如下。第二节回顾了谱负L′evy过程的最优多重停止问题,以及最优策略在上交叉时间方面的特征。第3节介绍了我们的随机化方法,并使用预解测度粗略地推导了解析值函数。第4节讨论了相位类型拟合的应用,并给出了计算随机问题值函数参数的反向归纳公式。我们在第5节对我们提出的方法进行了数值评估。2.预备课程(Ohm, F、 P)是一个概率空间,承载着一个谱负的L′evy过程X=(Xt)t≥0
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