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2022-06-01
英文标题:
《Fractional Brownian motion with zero Hurst parameter: a rough volatility
  viewpoint》
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作者:
Eyal Neuman and Mathieu Rosenbaum
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最新提交年份:
2018
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英文摘要:
  Rough volatility models are becoming increasingly popular in quantitative finance. In this framework, one considers that the behavior of the log-volatility process of a financial asset is close to that of a fractional Brownian motion with Hurst parameter around 0.1. Motivated by this, we wish to define a natural and relevant limit for the fractional Brownian motion when $H$ goes to zero. We show that once properly normalized, the fractional Brownian motion converges to a Gaussian random distribution which is very close to a log-correlated random field.
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中文摘要:
粗糙波动率模型在定量金融中越来越流行。在这个框架中,我们认为金融资产的对数波动过程的行为接近于分数布朗运动,赫斯特参数约为0.1。基于此,我们希望在$H$为零时,定义分数布朗运动的一个自然的和相关的极限。我们证明,一旦适当归一化,分数布朗运动收敛到高斯随机分布,该分布非常接近对数相关随机场。
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分类信息:

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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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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2022-6-1 16:01:57
Hurst参数为零的分数布朗运动:一种粗糙波动性观点Eyal Neuman*, Mathieu Rosenbaum+2018年5月17日AbstractRough波动率模型在定量金融领域越来越流行。在这个框架中,我们认为金融资产的对数波动率过程的行为接近于分数布朗运动,赫斯特参数约为0.1。基于此,我们希望定义当H为零时分数布朗运动的自然和相关极限。我们表明,一旦适当归一化,分馏布朗运动收敛到高斯随机分布,该分布非常接近于所有相关随机场。关键词:分数布朗运动、对数相关随机场、粗糙波动性、多重分形过程。1简介分数布朗运动(简称fBm)是许多领域中非常流行的建模对象,如水文学[29]、电信和网络传输[23,28]等,以及金融,见开创性论文[11]。A fBm(BHt)t∈R带Hurstparameter H∈ (0,1)是一个零均值高斯过程,协方差核由[BHtBHs]给定=|t | 2H+| s | 2H- |t型- s | 2H.它具有固定增量,并且与参数H自相似,即(BHat)t∈Rhas与(aHBHt)t的定律相同∈R对于任何a>0。此外,fBm的样本路径几乎肯定具有H¨older正则性H- ε对于任何ε>0的情况。促使在上述应用中使用fBm的主要概率特征之一是,当H>1/2时,增量的长记忆特性。
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2022-6-1 16:02:01
这意味着对于H>1/2,我们有+∞Xi=1Cov[(BHi+1- BHi),BH]=+∞.因此,fBm增量的自共变函数衰减缓慢,这在建模相对现象时很有趣。*伦敦帝国理工学院数学系,e。neumann@imperial.ac.uk+'马修CMAP理工学院。rosenbaum@polytechnique.eduHowever最近,在[20]中引入了一种新的范式,用于fBm融资。事实上,对金融时间序列的仔细分析表明,对数波动性过程,即资产价格变化的强度,实际上表现为与赫斯特参数为0.1阶的afBm类似。因此,使用带有smallHurst参数的fBm进行波动率建模的各种方法已被引入。这些模型被视为粗糙波动率模型,有关更多细节和实际应用,请参见[4、5、6、8、13、14、16、21]。在研究数千项资产的波动过程时,发现了如此小的H估计值(介于0.05和0.2之间),见【7】。因此,一个自然的问题是当H被发送到零时,fBm在极限情况下的行为。当然,在协方差函数中直接输入H=0不会导致相关的过程。因此,在这项工作中,我们希望建立一个合适的归一化FBM序列,并将其极限描述为Hgoes为零。这将为我们提供H=0时分数布朗运动的可能定义。请注意,几位作者已经定义了H=0的分数布朗运动,参见第[19]节。这通常通过正则化过程完成。从财务角度来看,我们的方法非常简单,可能更自然。我们选择对过程进行规范化,以获得非退化极限,而不是对过程进行正则化。
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2022-6-1 16:02:04
我们的标准化过程序列(XH)H∈(0,1)通过xht=BHt定义-tRtBHudu公司√H、 t型∈ R、 其中XH=0。减去分子中的积分并除以√当H变为0时,H使我们的序列能够得到一个非平凡的极限。我们的主要结果是,XH在温度分布空间中被视为随机m元素,向近似对数相关的高斯场收敛。表示实Schwartz空间,即R上的实值函数集,其所有阶的导数都存在且衰减速度比任何多项式都快。我们为S的二次方写S′,即回火分布的空间。我们还定义了实Schwartz空间的子空间,该子空间由函数φfrom S(rrφ(S)ds=0)及其拓扑对偶S′/R组成。对数相关高斯函数(简称LGF)X∈ S′/R是一个中心高斯场,其协方差核满足[hX,φihX,φi]=ZRZRlog | t- s |φ(t)φ(s)dt ds,对于任意φ,φ∈ S、 有关LGF的概述,请参见[12]。我们在本文中表明,XHas H为零的极限“几乎”是一个对数相关高斯场,准确结果见第2节。LGF与Mandelbrot开创的一些多重分形过程密切相关(参见示例[26]),并在[1、2、3、9]等中进一步发展。A过程(Yt)t≥如果对于q的一系列值,我们对于一些T>0E|年初至今+l- Yt | q~ C(q)lζ(q),对于0<l ≤ T、 其中C(q)>0是常数,ζ(·)是非线性凹函数。特别是,用于资产原木价格的多重分形随机游走模型[1]满足此类属性。定义为Yt=BM([0,t]),其中B是布朗运动,m(t)=liml→0σZtewl(u)du,a.s.,具有σ>0和wla高斯过程,使得对于某些λ>0和T>0Cov[wl(T),wl(T′)]=λlog(T/| T- t′|),对于l<t- t′|≤ T、 详见【2】。
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2022-6-1 16:02:07
因此,我们看到M形式上对应于formexp(Xt)dt的度量,其中X是LGF。关于这些度量的精确定义,请参见[22]和[30、31、32]中关于高斯乘性混沌的推广以及其中的参考文献。最后,请注意,LGF和更普遍的高斯乘子理论在金融以外的其他领域有着广泛的应用,如湍流,见【10,18】,无序系统,见【17,25】和刘维尔量子引力,见【30,31】。在下面的章节中,我们介绍了我们的主要定理,这是一个关于H为零时归一化fBm向LGF收敛的精确陈述。我们还讨论了同一作用下极限LGF的多重分形性质。我们定理的证明可以在第3.2节fBM向LGF2的收敛中找到。1主要结果定义了S′中元素的弱收敛,如[24]中的命题12.2所示。我们说,对于任意φ,当H趋于0时,xh弱收敛于X∈ 我们有hxh,φi→ hX,φi,在定律中,当H趋于0时。本文的主要结果如下。定理2.1。
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2022-6-1 16:02:10
序列{XHt}t∈当H趋于零时,R弱收敛于满足任意φ,φ的中心高斯场X∈ SE[hX,φihX,φi]=ZRZRK(t,s)φ(t)φ(s)dt ds,其中-∞ < s、 t<∞, s 6=t和s,t 6=0K(t,s)=对数| t- s |+g(t,s),其中g(t,s)=tZtlog | s- u | du+sZslog | t- u | du-tsZtZslog | u- v | dudv。我们看到,当t,s>δ,对于某些δ>0时,g(t,s)是有界连续函数。因此,协方差核显示出与LGF相同的奇异性类型。因此,在我们的框架中,当H变为fBm规范化版本的z ero时,限制是“几乎”LGF。2.2多重分形性质在[30]中,作者研究了任何领域D上以Ga-ussian油田为中心的情况 具有协方差核的R为fyingK(x,y)=log+| x- y |+f(x,y),x,y∈ D、 (2.1)其中log+(x):=max{0,log x},f(x,y)是有界连续函数。因此,如果对于某些固定δ>0,我们将X限制在域[δ,1],那么X包含在fra meworkof[30]中。特别是,他们关于高斯场多重分形谱的结果适用于这一更严格的领域。受前面段落ph的启发,我们首先确定δ>0,并通过ξHγ(dt)=eγXHt确定近似的进化度测量值ξHγ-γE[(XHt)]dt,δ≤ t型≤ 1,对于某些常数γ>0。这里我们假设ξHγ(·)在[δ,1]c上消失。根据定理2.1的结果,我们推导出以下推论。在下文中,Lnorm中的收敛表示L.推论2.2中随机变量的通常收敛。γ<√2,{ξHγ}H∈(0,1)当H接近零时收敛到以下意义下的随机测度ξγ,ZRφ(t)ξHγ(dt)L→ZRφ(t)ξγ(dt),对于所有φ∈ S、 此外,极限测度ξγ是所谓的高斯乘性混沌。第3节给出了推论2.2的证明。关于Gaussia n多重复制混沌的定义和性质,我们参考了Rhodes和Varg的调查论文[30]。
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