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2022-06-02
英文标题:
《Efficient European and American option pricing under a jump-diffusion
  process》
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作者:
Marcellino Gaudenzi and Alice Spangaro and Patrizia Stucchi
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最新提交年份:
2017
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英文摘要:
  When the underlying asset displays oscillations, spikes or heavy-tailed distributions, the lognormal diffusion process (for which Black and Scholes developed their momentous option pricing formula) is inadequate: in order to overcome these real world difficulties many models have been developed. Merton proposed a jump-diffusion model, where the dynamics of the price of the underlying are subject to variations due to a Brownian process and also to possible jumps, driven by a compound Poisson process. Merton\'s model admits a series solution for the European option price, and there have been a lot of attempts to obtain a discretisation of the Merton model with tree methods in order to price American or more complex options, e. g. Amin, the $O(n^3)$ procedure by Hilliard and Schwartz and the $O(n^{2.5})$ procedure by Dai et al. Here, starting from the implementation of the seven-nodes procedure by Hilliard and Schwartz, we prove theoretically that it is possible to reduce the complexity to $O(n \\ln n)$ in the European case and $O(n^2 \\ln n)$ in the American put case. These theoretical results can be obtained through suitable truncation of the lattice structure and the proofs provide closed formulas for the truncation limitations.
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中文摘要:
当标的资产显示出振荡、尖峰或重尾分布时,对数正态扩散过程(Black和Scholes为其开发了重要的期权定价公式)是不充分的:为了克服这些现实世界的困难,已经开发了许多模型。默顿提出了一个跳跃扩散模型,在该模型中,标的资产价格的动态会受到布朗过程的影响,也会受到复合泊松过程驱动的可能跳跃的影响。默顿模型为欧式期权价格提供了一个级数解,为了给美式或更复杂的期权定价,已经有很多人尝试用树方法对默顿模型进行离散化,例如Amin、Hilliard和Schwartz的$O(n^3)$程序和Dai等人的$O(n^2.5)$程序,从Hilliard和Schwartz的七节点程序的实现出发,我们从理论上证明了在欧洲情况下可以将复杂性降低到$O(n\\ln n)$,在美国put情况下可以将复杂性降低到$O(n^2\\ln n)$。通过对晶格结构进行适当的截断,可以得到这些理论结果,证明了截断限制的闭合公式。
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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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2022-6-2 19:28:07
有效的欧洲和美国期权价格在跳跃式差异过程中Marcellino Gaudenzi、Patrizia Stucchi、Alice SpangaroUniversit\'a di Udine、Dipartmento di Scienze Economiche E Statistiche、via Tomadini 30/a、Udineabstract当标的资产显示振荡、尖峰或重尾分布时,对数正态分布差异过程(Black和Scholes为此制定了重要的期权定价公式)并不充分:为了克服这些现实世界的差异,已经开发了许多模型。默顿提出了一个jump-d扩散模型,其中标的资产价格的动态会受到布朗过程的影响,也会受到复合泊松过程驱动的可能跳跃的影响。默顿模型为欧式期权价格提供了一个系列的解决方案,为了给美式或更复杂的期权定价,已经有很多人尝试用树方法对默顿模型进行分类,例如Amin、Hilliard和Schwartz的O(n)程序和Dai等人的O(n2.5)程序。。这里,从Hilliard和Schwartz七节点过程的实现开始,我们从理论上证明,在欧洲情况下,可以将复杂性降低到O(n ln n),在同样的李加情况下,可以将复杂性降低到O(nln n)。这些理论结果可以通过对晶格结构进行适当的截断来获得,并提供了截断限制的封闭公式。关键词:Merton跳跃差异对数正态二元树选项优先级1。引言众所周知,当标的资产是股票且其价格遵循对数正态分布过程时,Black和Scholes[2]开发了他们重要的期权定价公式。然而,金融衍生品通常不能用封闭式公式定价,必须用数值方法(如treesor格)进行评估(如[3])。
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2022-6-2 19:28:11
此外,当标的资产显示出振荡、尖峰或重尾分布时,对数正态分布过程是不适当的(详细讨论见[6])。为了克服这些现实世界的困难,已经开发了许多模型。默顿(Merton)[9]提出了一种最流行的简单高效的模型。这是一个跳跃-差异模型,其中基础价格的动态会因布朗过程和可能的ju-mps而发生变化。在Black和Scholes[2]对布朗成分的假设下,考虑跳跃部分的复合泊松过程,该模型给出了欧式期权价格的级数解。为了给美式或更复杂的期权定价,已经多次尝试使用对数正态跳跃的梅顿模型的树方法进行离散化。Amin【1】提出了一种衍生定价方法,通过离散基础分布,允许跳跃具有随机振幅,该振幅必须是布朗运动的倍数。Hilliard和Schwartz[6]考虑到默顿模型中涉及的两个过程的独立密度,开发了一个多项式晶格:一个变量模拟扩散过程,另一个变量模拟复合泊松过程中的对数正态跳跃。HS程序(当第二个变量允许在每个时间步进行七节点分支时)提供了比Amin更精确的结果,并且在确定跳跃幅度的特殊情况下确保了离散过程的弱收敛性,否则需要进行数值调整。Hilliard和Schwartz将其二元树应用于美式期权的评估,其后向过程的时间复杂性为O(n)。Dai等人。
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2022-6-2 19:28:14
[4] 在HS程序的基础上,通过在最近的扩散节点中分解跳跃引入的树上的中间节点,将复杂性降低到O(n2.5),重新构建提供了一维树。为了克服这种程序的计算成本,从业者中的一种常见补救方法是忽略分布的尾部,仅根据树的一部分节点计算价格,而不考虑与预期值最远的节点。我们在这里提出的是从HS技术开始,并证明这种实践可以从理论上建立起来:我们证明,通过对传统晶格结构的合理截断,可以将欧洲情况下的复杂性降低到O(n ln n),美国情况下的复杂性降低到O(nln n n),并且理论证明提供了截断限制的闭合公式。更详细地说,我们从评估欧洲看涨期权开始,将其视为从HS后退程序中得出的贴现预期到期收益。我们的基本思想包括关注相对于每个结束节点的跳跃概率,并分析仅考虑与ln n成比例的累积跳跃范围所获得的误差。如果我们考虑在整个树中截断的后向过程具有这些限制,我们将获得误差的上估计。如果我们将截断应用于跳跃概率的正向计算,这也提供了误差的上估计。这样,我们就可以为Europeancase构造一个O(n ln n)阶程序。最后,我们继续讨论美国案例,证明我们的树在p ut ca se中给出的HS程序错误小于欧洲的错误。
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2022-6-2 19:28:19
详细程序的顺序为O(nln n n)。数值结果表明,对于较低的步数,我们的程序也大大改进了现有技术。我们的报纸组织如下。第2节描述了默顿模型。第3节介绍了默顿模型的Hilliard和Schwartz离散化。第4节致力于介绍我们截断程序的主要结果,第5节进一步发展了欧洲和美国的情况,而第6节处理了美国的情况。第7节给出了数值结果。第8节包含结论。为了便于读者阅读,附录ix中包含了关于一般奇数跳节点程序的理论结果(有些繁琐)的证明,可在线获取。2、跳跃扩散过程的默顿模型Black&Scholes模型的强假设并不总是满足真实的市场动态;这一原因推动了不同模型的发展。特别是,为了描述基础价值在少量时间内发生重大变化的可能性,我们将其称为“跳跃”,默顿[9]提供了一个跳跃-差异模型,其中基础价格的动态不仅受到阿布罗过程变化的影响,而且还受到可能(如果罕见)更大变化的影响,可由外部事件(如信息到达)引起的。为了对罕见事件的随机ar竞争进行建模,使用了泊松分布。每个事件都会导致由随机变量确定的pr ice的随机变化。模拟单一事件变化幅度的随机dom变量应该是独立的且分布相同的。
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2022-6-2 19:28:22
出于简单和相关性的原因,文献中研究了跳跃的各种分布(例如,见[7])。我们将考虑跳跃的对数正态分布振幅,如[9]、[1]、[6]所示。在这些假设下,默顿模型的地下动力学由以下方程给出:dSS=(r- d- λ′j)dt+σdz+Jdq(1),其中r是无风险利率,d是连续股息收益率,σ是回报的方差,前提是没有跳跃,λ是模拟跳跃到达的泊松过程的强度(即λ等于时间单位中到达的平均数),dq根据跳跃的存在或不存在假设值1或0,J是跳跃的随机振幅,ln(J+1)~ N(γ′,δ),且'j=E(j)。将伊藤引理应用于同样考虑跳跃的公式中(见[8]),我们可以将方程(1)的解表示为:s=Se(r-d-λ′j-σ) t+σz(t)n(t)Yi=0(1+Ji)(2),其中n(t)是参数λ、J=0和ln(1+Ji)的泊松过程~ i的N(γ′,δ)≥ 1、在下文中,为清楚起见,我们将考虑对数回报除以两个分量XT和Yt,其中XT=αt+σz(t),α=r- d- λ′j-σ、 是扩散分量,而t=n(t)Xi=0ln(1+Ji)是跳跃分量,我们将重点了解复合泊松过程的行为。Hilliard和Schwartz的实现Hilliard和Schwartz[6]通过创建一棵二元树来离散Merton模型。
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