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2022-06-01
英文标题:
《Hilbert transform, spectral filters and option pricing》
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作者:
Carolyn E. Phelan, Daniele Marazzina, Gianluca Fusai, Guido Germano
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最新提交年份:
2020
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英文摘要:
  We show how spectral filters can improve the convergence of numerical schemes which use discrete Hilbert transforms based on a sinc function expansion, and thus ultimately on the fast Fourier transform. This is relevant, for example, for the computation of fluctuation identities, which give the distribution of the maximum or the minimum of a random path, or the joint distribution at maturity with the extrema staying below or above barriers. We use as examples the methods by Feng and Linetsky (2008) and Fusai, Germano and Marazzina (2016) to price discretely monitored barrier options where the underlying asset price is modelled by an exponential L\\\'evy process. Both methods show exponential convergence with respect to the number of grid points in most cases, but are limited to polynomial convergence under certain conditions. We relate these rates of convergence to the Gibbs phenomenon for Fourier transforms and achieve improved results with spectral filtering.
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中文摘要:
我们展示了谱滤波器如何提高基于sinc函数展开的离散Hilbert变换的数值格式的收敛性,从而最终提高了快速傅立叶变换的收敛性。例如,这与波动恒等式的计算有关,波动恒等式给出了随机路径的最大值或最小值的分布,或在极值保持在障碍下方或上方的成熟期的联合分布。我们以Feng和Linetsky(2008)以及Fusai、Germano和Marazzina(2016)的方法为例,对离散监控的障碍期权进行定价,其中基础资产价格由指数列维过程建模。这两种方法在大多数情况下都显示出相对于网格点数量的指数收敛性,但在某些条件下仅限于多项式收敛。我们将这些收敛速度与傅里叶变换的吉布斯现象联系起来,并通过频谱滤波获得了更好的结果。
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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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2022-6-1 01:19:44
Noname手稿编号(将由编辑插入)Hilbert变换、谱滤波器和option pricingCarolyn E.Phelan·Daniele Marazzina·Gianluca Fusai·Guido Germanorreceived:date/Accepted:dateAbstract我们展示了谱滤波器如何改善基于sinc函数展开的离散Hilbert变换的数值模式的收敛性,从而最终实现了快速傅立叶变换。例如,这与函数恒等式的计算有关,它给出了arandom路径的最大值或最小值的分布,或在极值保持在障碍之下或之上的成熟时的联合分布。我们以Feng和Linetsky(2008)以及Fusai、Germano和Marazzina(2016)的方法为例,对离散监控的障碍期权进行定价,其中基础资产价格由指数L'evy过程建模。在大多数情况下,这两种方法都显示出相对于网格点数量的指数收敛性,但在某些条件下,它们的局部收敛性有限。我们将这些收敛速度与傅里叶变换的吉布斯现象联系起来,并通过频谱滤波获得更好的结果。感谢经济及社会研究理事会(ESRC)资助系统风险中心(拨款编号ES/K002309/1)和工程和物理科学研究理事会(EPSRC)资助英国金融计算和分析博士培训中心(拨款编号1482817)。卡罗琳E。
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2022-6-1 01:19:47
PhelandDepartment of Computer Science,University College LondonE邮件:c。phelan@cs.ucl.ac.uk,carolyn。费兰。14@ucl.ac.ukGianlucaFusaiDipartimento di Studi per l\'Economia e l\'Impresa(DiSEI),东方皮埃蒙特大学(Universit\'a del Piemonte Orientale“Amedeo Avogadro”,新金融学院,Cass商学院,伦敦大学城市,邮编:gianluca。fusai@uniupo.it,gianluca。福赛。1@city.ac.ukDanieleMarazzinaDipartitiono di Matematica,Politecnico di MilanoE邮件:daniele。marazzina@polimi.itGuido德国伦敦大学学院系统风险中心计算机科学系,伦敦经济和政治学院电子邮件:g。germano@ucl.ac.uk,g。germano@lse.ac.uk2Heston(1993)首先研究了Phelan等人的关键词:双障碍期权·离散监测·L’evy过程·Spitzer恒等式·维纳-霍普夫分解·希尔伯特变换·傅立叶变换·FFT·z变换·正弦函数·吉布斯现象·谱滤波器1引入傅立叶变换的衍生定价。Carr和Madan(1999年)发表了第一种在傅里叶域中同时使用特征函数和支付函数的方法。Fang和Oosterlee(2008、2009)设计了基于傅里叶余弦展开的COS方法。Feng和Linetsky(2008)也成功地利用希尔伯特变换(King,2009)在傅立叶空间中使用反向归纳法对障碍期权进行定价,Marazzina et al(2012)和Fusai et al(2016)通过Plemelj-Sokhotski关系计算斯皮策恒等式(Spitzer,1956;Kemperman,1963)所需的因子。衍生工具,尤其是奇异期权的定价,是运筹学文献中一个具有挑战性的问题。
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2022-6-1 01:19:50
Fusai et al(2016)对此以及希尔伯特变换的许多非金融应用以及保险、排队论、物理、工程、应用数学等领域的维纳-霍普夫因式分解和斯皮策恒等式的相关主题提供了广泛的参考。在傅立叶域工作时,使用数值解意味着必须处理在有限域上用有限和近似积分所产生的问题。只要明智地选择原木价格域中的截断极限,就要解决的主要问题是所谓的吉布斯现象(Wilbraham,1848;Gibbs,18981899)。有许多论文探讨了一般情况下吉布斯现象的可能解决方案,尤其是休伊特和休伊特(1979)、范德文(1991)、戈特利布和舒(1997)、塔德莫尔和坦纳(2005)以及塔德莫尔(2007)。最近,Ruijter等人(2015)探索了使用频谱滤波技术来解决COS方法用于非光滑概率分布时出现的多项式误差收敛缓慢的问题。本文研究的应用是对基于快速希尔伯特变换的L'evy过程离散监控障碍期权定价方法的改进。最近的论文描述了这些类型金融合同估值方面的重大进展。Feng和Linetsky(2008)利用Stenger(1993,2011)提出的基于sinc的Hilberttransform设计了一种方法,该方法对于许多L'evy过程来说是指数收敛的,但对于方差gamma(VG)过程来说只有多项式收敛;该方法的计算时间随监测日期数N线性增加。
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2022-6-1 01:19:53
Fusai et al(2016)使用Spitzer恒等式设计了一种方法,该方法的计算时间与N无关,对于单障碍和回溯选项,该方法可以实现指数收敛,但VG过程除外,但对于双障碍选项,该方法仅限于多项式收敛。我们对这方面文献的主要贡献是产生一个误差界,解释Fusai et al(2016)发现的多项式误差收敛的起源,然后使用谱滤波器将此方法扩展到指数收敛。因此,我们为离散监控的双屏障期权提供了第一种定价方法,其误差在网格点数量上呈指数收敛,其CPU时间与监控日期数量无关。我们还表明,Feng和Linetsky(2008)提出的定价方法可以在VG过程中得到改进,并且这两种方法的光谱滤波器结果都得到了改进。在这项工作的过程中,我们扩展了对基于sinc的希尔伯特变换的误差性能的研究,并表明误差希尔伯特变换、谱滤波器和期权定价3的收敛性既与基础过程的特征函数的形状有关,也与吉布斯现象有关。我们还实施了Ruijter等人(2015年)在定价应用中提出的指数滤波器和McKechan等人(2010年)提出的普朗克锥。据我们所知,这是后者首次被用于金融数学。本文的结构如下。在第2节中,我们通过傅立叶变换、希尔伯特变换和z变换对brie-fly进行了分析,简要概述了原始定价方案,并解释了我们为提高收敛性所做的修改。
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2022-6-1 01:19:55
第3节讨论了定价技术的性能,以及它们与吉布斯现象和基础过程特征函数的形状的关系。最后,第4节展示了数值结果,将滤波算法与原始方法进行了比较。在线补充材料中提供了进一步的数值试验。2背景由于该方法直接扩展了Fusai、Germano和Marazzina(FGM)(Fusai et al,2016)和FL(Feng和Linetsky,2008)的定价方法,我们参考原始文件进行全面介绍。这里描述了与错误调查直接相关的方法的各个方面,以便为我们为改进收敛性所做的更改提供背景。2.1傅里叶变换和希尔伯特变换在本文中,我们广泛使用傅里叶变换(参见Polyanin和Manzhirov,1998;Kreyszig,2011),这是一种具有多种应用的积分变换。从历史上看,它被广泛应用于光谱学和通信领域,因此许多文献都将傅里叶域中的函数称为其光谱。根据金融文献中的常见惯例,正向和反向傅立叶变换定义为BF(ξ)=Fx→ξ[f(x)]=Z+∞-∞f(x)eiξxdx,(1)f(x)=f-1ξ→xhbf(ξ)i=2πZ+∞-∞bf(ξ)e-iξxdξ。(2) 设S(t)为标的资产的价格,x(t)=log(S(t)/S其对数价格,其中S=S(0)。让我们考虑一个以到期收益T为特征的衍生工具。E、 例如,具有走向K和上(下)势垒U(L)的双势垒期权具有阻尼收益φ(x(T))=EαxSmax(θ(ex-ek),0)1(l,u)(x),(3)其中θ=1表示调用,θ=-1对于put,1A(x)是集合a的指示器功能,k=log(k/S)是对数走向,u=log(u/S)是上对数屏障,l=log(l/S)是下对数屏障。
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