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2022-06-01
英文标题:
《Semi-Static and Sparse Variance-Optimal Hedging》
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作者:
Paolo Di Tella, Martin Haubold, Martin Keller-Ressel
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最新提交年份:
2017
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英文摘要:
  We consider hedging of a contingent claim by a \'semi-static\' strategy composed of a dynamic position in one asset and static (buy-and-hold) positions in other assets. We give general representations of the optimal strategy and the hedging error under the criterion of variance-optimality and provide tractable formulas using Fourier-integration in case of the Heston model. We also consider the problem of optimally selecting a sparse semi-static hedging strategy, i.e. a strategy which only uses a small subset of available hedging assets. The developed methods are illustrated in an extended numerical example where we compute a sparse semi-static hedge for a variance swap using European options as static hedging assets.
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中文摘要:
我们考虑通过“半静态”策略对未定权益进行对冲,该策略由一项资产的动态头寸和其他资产的静态(买入并持有)头寸组成。在方差最优性准则下,我们给出了最优策略和套期保值误差的一般表示,并在赫斯顿模型的情况下,利用傅立叶积分给出了易于处理的公式。我们还考虑了最优选择稀疏半静态对冲策略的问题,即仅使用可用对冲资产的一小部分的策略。在一个扩展的数值示例中,我们使用欧式期权作为静态对冲资产,计算了方差掉期的稀疏半静态对冲。
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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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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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2022-6-1 08:47:02
半静态稀疏方差最优HEDGINGPAOLO DI TELLA、MARTIN HAUBOLD和MARTIN KELLER-Reselabstract。我们考虑通过“半静态”策略对未定权益进行对冲,该策略由一项资产的动态头寸和其他资产的静态(买入并持有)头寸组成。在方差最优准则下,我们给出了最优策略和套期保值误差的一般表示,并在赫斯顿模型的情况下,利用傅立叶积分给出了易于处理的公式。我们还考虑了最优选择稀疏半静态对冲策略的问题,即只使用可用对冲资产的一小部分的策略。在一个扩展的数值示例中,我们使用Europeanoptions作为静态对冲资产,计算了方差掉期的稀疏半静态对冲。内容1、导言12。方差最优半静态套期保值32.1。方差最优套期保值32.2。方差最优半静态套期保值问题42.3。方差交换和多头/空头约束63。稀疏半静态对冲74。傅立叶表示的随机波动率模型94.1。策略和对冲误差的傅立叶表示94.2。赫斯顿115型。数值结果125.1。方法比较135.2。套期保值误差分析155.3。对冲组合的构成155.4。相关性的作用17参考17附录A.定理4.2的证明191。简介半静态套期保值策略是由一项资产的动态(即持续平衡)头寸和其他资产的静态(即买入和持有)头寸组成的策略。此类对冲策略出现在数学金融中的几个不同背景中:障碍期权的hedgingof(参见[Car11]),基于鞅最优运输2010数学科目分类的无模型对冲方法。
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2022-6-1 08:47:05
91G20,60H30。MKR感谢Johannes Muhle Karbe对“方差最优半静态对冲”概念的早期讨论。Weacknowledge资金来自德国研究基金会(DFG),资金来源为grant ZUK 64(所有作者)和KE 1736/1-1(MKR,MH)。2保罗·迪特拉(PAOLO DI TELLA)、马丁·豪博尔德(MARTIN HAUBOLD)和马丁·凯勒·雷塞尔(MARTIN KELLER-Restel)(参见[BHLP13]),以及纽伯杰公式(参见[Neu94])中最相关的方差掉期半静态复制。与完全动态策略相比,半静态策略的优势在于,该策略的静态部分没有再平衡成本或流动性风险,因此,即使流动性有限的资产也可以用作静态对冲资产。值得注意的是,对于某些对冲问题,半静态策略允许在不完整的市场中进行完美复制,至少在理论上是这样。同样,最突出的例子是[Neu94,CM01]给出的方差掉期的复制公式:在任何连续鞅模型中,方差掉期都可以通过动态对冲欧洲看跌期权和看涨期权的基础和静态投资组合来复制。这一复制公式是波动率指数VIX计算的核心,其值是通过对纽伯杰的复制期权组合进行离散化而精确确定的(参见CBOE的技术文件[Exc14])。然而,Neuberger的结果依赖于某些理想化:最重要的是,该策略的静态部分包括有限数量的看跌期权和看涨期权中的微小头寸,其行权从零变为完整。因此,该策略的任何实际实施都必须决定理论策略的某种量化,即如何为实际可交易的看跌期权和看涨期权分配非最小权重。
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2022-6-1 08:47:08
我们的目标不是以一种特殊的方式来实现这一点,而是确定当有固定数量的对冲资产可用时,如何以最佳方式实施半静态对冲策略。我们的最优性准则是[Sch84,FS86]提出的著名方差最优性准则,即我们在风险中性测度下最小化剩余套期保值误差的方差。如第2节所示,该标准与半静态套期保值非常兼容:半静态套期保值问题分为一个内部问题,相当于单一资产的方差最优套期保值问题(如[Sch84,FS86]所述)和一个外部问题,这是一个n维二次优化问题,参见定理2.3。在分析了方差最优半静态套期保值问题的一般结构之后,我们转向第3节中的另一个问题:有多少资产d<n足以获得“合理的最小”套期保值误差?以纽伯杰的方差掉期公式为例——实际上许多欧洲期权将对冲误差减至零——使用12、6甚至仅仅3个期权有多好?除此之外,应该从市场上现有的30个选项中选择哪3个?结果表明,找到稀疏半静态对冲策略的问题与高维回归中众所周知的变量选择问题密切相关,参见[HTF13,Sec。
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2022-6-1 08:47:11
3.3],更广泛地说是统计和机器学习中的稀疏建模方法。事实上,为了解决最优选择的问题,我们将借鉴统计学中发展起来的方法,如套索法、贪婪向前选择法和跳跃法。最后,为了实现稀疏半静态套期保值的数值实现,我们必须找到可处理的方法来计算套期保值误差的方差和协方差,以数学方式表示为Galtchouk Kunita Watanabe(GKW)鞅分解中的残差。在这里,我们以[KP10]的结果为基础,该结果允许在几个感兴趣的模型(如赫斯顿模型)中“半解析”计算GKW分解,即根据傅立叶积分。【KP10】的结果侧重于计算经典变量最优套期保值框架中的策略和套期误差,但不足以解决半静态套期保值问题,我们借鉴了技术配套文件【DTHKR17】中的一些扩展。我们在第5节中通过一个详细的数值示例得出结论,在Heston模型中实现了稀疏半静态套期保值问题,用于对具有看跌期权和看涨期权的方差掉期进行套期保值。在这些与线性回归的联系中,我们不应感到惊讶:已经在[FS88]中指出,离散时间内的方差最优套期保值相当于序列线性回归问题。半静态和稀疏方差最优套期保值3特别是,我们比较了子集选择问题不同解决方法的性能,分析了最优套期保值组合和套期保值误差对静态套期保值资产数量d的依赖性,并研究了杠杆参数ρ对最优解的影响。2.
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2022-6-1 08:47:14
方差最优半静态hedging为了建立我们的金融市场模型,我们定义了一个完整的概率空间(Ohm,F、 P)配备过滤器,以满足通常条件。我们确定一个时间范围T>0,假设F为平凡的σ-代数,并设置F=FT。我们还假设给定了一个状态价格密度dqdpi,它明确规定了一个风险中性定价度量Q。所有期望值E[.]表示该风险中性度量Q下的预期。我们用S=(St)t表示≥0交易资产的价格过程,将利率设置为零以简化结果的展示,并假设S是Q下的连续平方可积鞅。更一般地,我们用H=H(F)表示适应平方可积Q-鞅的实值集,当配备了形式kXkH:=E时,它成为希尔伯特空间XT公司. 我们还设置了H:=十、∈ H: X=0.2.1. 方差最优套期保值。在讨论半静态套期保值之前,我们快速回顾了索赔的方差最优套期保值(Ohm,F、 Q),直到时间范围T>0,如[FS86]中所述。我们用鞅H=E来确定索赔HH英尺, t型∈ [0,T]是H的一个元素。所有可容许动态策略的集合用l(S)表示:=θ可预测和R值:EZT | t | dhS,Sit< +∞,式中,hS,Si通常表示S的可预测二次变化。索赔初始资本为c的方差最优对冲θ,其解为(2.1)ε=minθ∈L(S),c∈RE“c+ZTθtdSt-HT公司#.得到的数量ε是最小的套期保值误差。最小化问题(2.1)可以解释为权利要求Hon到由确定性常数(对应于首字母c)和L(S)跨越的闭子空间的正交投影(H):={RTθtdSt,θ∈ L(S)} H、 使用L(S)中的策略可以实现的一组要求。
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