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2022-05-31
英文标题:
《Short-time near-the-money skew in rough fractional volatility models》
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作者:
Christian Bayer, Peter K. Friz, Archil Gulisashvili, Blanka Horvath,
  Benjamin Stemper
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最新提交年份:
2018
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英文摘要:
  We consider rough stochastic volatility models where the driving noise of volatility has fractional scaling, in the \"rough\" regime of Hurst parameter $H < 1/2$. This regime recently attracted a lot of attention both from the statistical and option pricing point of view. With focus on the latter, we sharpen the large deviation results of Forde-Zhang (2017) in a way that allows us to zoom-in around the money while maintaining full analytical tractability. More precisely, this amounts to proving higher order moderate deviation estimates, only recently introduced in the option pricing context. This in turn allows us to push the applicability range of known at-the-money skew approximation formulae from CLT type log-moneyness deviations of order $t^{1/2}$ (recent works of Al\\`{o}s, Le\\\'{o}n & Vives and Fukasawa) to the wider moderate deviations regime.
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中文摘要:
我们考虑在赫斯特参数$H<1/2$的“粗糙”区域中,波动驱动噪声具有分数标度的粗糙随机波动率模型。从统计和期权定价的角度来看,这一制度最近引起了很多关注。在关注后者的同时,我们将Forde Zhang(2017)的大偏差结果锐化,使我们能够放大资金,同时保持完全的分析可跟踪性。更准确地说,这相当于证明高阶中等偏差估计,只是最近才在期权定价背景下引入。这反过来又允许我们将已知的货币倾斜近似公式的适用范围从CLT型对数货币度偏差$t ^{1/2}$(Al`{o}s、Le \\{o}n&Vives和Fukasawa最近的工作)推到更广泛的中等偏差制度。
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分类信息:

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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一级分类:Mathematics        数学
二级分类:Probability        概率
分类描述:Theory and applications of probability and stochastic processes: e.g. central limit theorems, large deviations, stochastic differential equations, models from statistical mechanics, queuing theory
概率论与随机过程的理论与应用:例如中心极限定理,大偏差,随机微分方程,统计力学模型,排队论
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2022-5-31 06:22:30
粗糙分数波动率模型中的短期近货币倾斜c。拜耳,P.K.FRIZ,A.GULISASHVILI,B.HORVATH,B.STEMPERAbstract。在Hurst参数H<1/2的“粗糙”区域,我们考虑了波动驱动噪声具有分数标度的粗糙随机波动率模型。从统计和期权定价的角度来看,这一制度最近引起了很多关注。在关注后者的同时,wesharpen对Forde Zhang(2017)的大偏差结果进行了分析,使我们能够放大资金的范围,同时保持完全的分析可跟踪性。更准确地说,这相当于证明高阶中等偏差估计,只是最近才在期权定价背景下引入。这反过来使我们能够将已知的货币偏差近似公式的适用范围从t1/2阶CLT型对数货币偏差(Al\'os、Le\'on&Vives和Fukasawa的最新作品)推到更广泛的中等偏差制度。内容1、导言12。阐述和假设33。主要结果64。模拟结果115。能量膨胀证明135.1。能量平滑度145.2。能源扩张196。定价公式证明237。中等偏差扩展的证明268。隐含波动率展开的证明28附录A.辅助引理30参考文献311。简介自Gathereal、Jaisson和Rosenbaum【GJR14a】的开创性工作以来,过去两年的波动率建模逐渐发生转变,主导日期:2018年3月12日。2010年数学学科分类。91G20、60H30、60F10、60H07、60G22、60G18。关键词和短语。粗糙随机波动率模型,欧式期权定价,小时间渐近,中等偏差。我们非常感谢DFG研究资助FR2943/2和BA5484/1(C.Bayer,P.K.Friz,B。
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2022-5-31 06:22:33
欧洲研究委员会CoG-683166(P.K.Friz)和SNF早期博士后流动性拨款165248(B.Horvath)。2 C.BAYER,P.K.FRIZ,A.GULISASHVILI,B.HORVATH,B.STEMPERaway从经典的离散随机波动率模型到所谓的粗糙波动率模型。这个术语是在[GJR14a]和[BFG16]中创造的,它本质上描述了一系列(连续路径)随机波动模型,其中波动过程的驱动噪声具有比布朗运动更低的规律性,通常通过将波动过程的基本噪声创新建模为分数布朗运动,Hurst指数(和henceH¨older正则性)H<1/2来实现。在此,我们还想提及[ALV07]和[Fuk11]中粗糙波动率模型的开创性workon渐近。这种粗糙波动率模型的一个主要表现在于,它们有效地从统计角度(GJR14a,BLP16)和期权定价角度(BFG16)捕捉了金融市场的几个典型事实。特别是,就后一种观点而言,股市中一个广泛观察到的经验现象是“短期微笑的陡度”,描述了这样一个事实,即随着到期时间变小,经验隐含波动率偏斜遵循负指数幂律,因此在零附近变得任意大。
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2022-5-31 06:22:36
虽然具有连续路径的标准随机波动率模型难以捕捉这一现象,而是预测短期内货币隐含波动率行为的常数[Gat11],但分数随机波动率族中的模型(以及更具体的所谓粗糙波动率模型)构成了一类,短期期权的经验隐含波动率。通常,资产定价模型的流行取决于有效的数值定价方法的可用性。在差异的情况下,包括蒙特卡罗估计、偏微分方程离散化方案、渐近展开和变换方法。由于分数布朗运动是半鞅框架之外过程的主要例子,目前最流行的期权定价方法——尤其是假设半鞅性或马尔可夫性的方法——可能不容易推广到粗糙集。事实上,分数布朗运动的记忆性质(又称非马尔可夫性)排除了偏微分方程方法、热核方法和所有涉及费曼-卡克-typeAnsatz的相关方法。因此,之前的工作重点是找到有效的蒙特卡罗模拟方案[BFG16、BLP17、BFG+17],或者——在拉夫赫斯顿模型的特殊情况下——对数价格特征函数的显式公式(见[ER16]),因此在该特定模型中,使定价适用于基于四层的方法。在我们的工作中,我们依赖于期权价格的小成熟度近似值。这是一个研究得很好的话题。例如,参见[ALV07、GVZ15](ATM)制度)或[DFJV14a、DFJV14b、GJR14b、GHJ16、GVZ15](使用大偏差结果的缺钱(OTM)制度)。我们还请读者参考有关大偏差的论文[Fuk11、Fuk17、FZ17],并参考[MT16、Osa07、MS03、MS07]进行相关工作。Friz et al。
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2022-5-31 06:22:39
【FGP17】最近引入了另一种称为“适度缺钱”(MOTM)的制度,从某种意义上讲,这种制度通过根据到期时间重新调整罢工规模,有效地在上述两种制度之间导航。这种方法有各种优点。一方面,它反映了市场现实,即随着到期时间接近于零,具有可接受的买卖价差的罢工往往会更接近货币(更多详细信息,请参见[FGP17])。另一方面,它允许我们以高分辨率放大围绕货币的隐含效用的期限结构。更具体地说,我们的论文从两个方面对现有文献进行了补充。首先,我们将大阪能量扩张[Osa15]的RFV模型3中的短时近货币倾斜推广到非马尔可夫情形,并使用新的扩张,我们将[FGP17]的分析扩展到这种情形,其中波动性由粗糙(H<1/2)分数布朗运动驱动。事实上,本着Ben Arous【BA88】和Bisit【Bis84】的精神,维纳空间上的Laplaceapproximation方法在目前的情况下仍然有效,我们的分析是在分数环境下基于此框架进行的。其次,我们使用Azencott[Aze85]的渐近展开,绕过了推导基础过程密度的渐近展开以获得期权价格的渐近性的需要。我们通过将其应用于我们的特定模型,展示了这种方法的潜在威力,并直接推导出买入价格的渐近性,而不考虑相应的密度渐近性。
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2022-5-31 06:22:43
最后,使用一个版本的“粗糙Bergomi模型”【BFG16】,我们在数值上证明,我们的隐含波动率渐近性很好地捕捉了隐含波动率的期限结构在各种自然度上的几何结构,延伸到一年。本文的组织结构如下:在第2节中,我们设定了场景,描述了框架中包含的模型类别((2.1)和(2.2)),并回顾了一些已知的结果((2.4)和(2.7)),这是我们分析的起点。最重要的是,我们认为,出于小时间考虑,有必要将我们的注意力限制在一类形式为(2.3)的随机波动率模型上,该模型的avolatility过程由高斯-沃尔泰拉过程驱动,如(2.2)。我们对Volterra核(假设2.1和2.5)和(2.3)中的函数σ(假设2.4)提出了一般假设,在此假设下,我们的结果是有效的。在第3节中,我们收集了关于能量高阶展开(定理3.1)的主要结果,以及相应调用价格的一般展开公式。我们利用上面提到的后一个结果,导出了看涨期权价格的经典Black-Scholes展开式。此外,在第3节中,我们制定了适度偏差展开式,这允许我们推导出隐含波动率和隐含波动率偏斜的相应渐近公式。最后,第4节显示了我们的模拟结果。第5、6和7节分别对能量膨胀、价格膨胀和适度偏差膨胀进行了证明。在附录中,我们收集了一些用于区分的辅助引理。2.
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