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2022-06-10
英文标题:
《Option Pricing with Heavy-Tailed Distributions of Logarithmic Returns》
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作者:
Lasko Basnarkov, Viktor Stojkoski, Zoran Utkovski and Ljupco Kocarev
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最新提交年份:
2019
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英文摘要:
  A growing body of literature suggests that heavy tailed distributions represent an adequate model for the observations of log returns of stocks. Motivated by these findings, here we develop a discrete time framework for pricing of European options. Probability density functions of log returns for different periods are conveniently taken to be convolutions of the Student\'s t-distribution with three degrees of freedom. The supports of these distributions are truncated in order to obtain finite values for the options. Within this framework, options with different strikes and maturities for one stock rely on a single parameter -- the standard deviation of the Student\'s t-distribution for unit period. We provide a study which shows that the distribution support width has weak influence on the option prices for certain range of values of the width. It is furthermore shown that such family of truncated distributions approximately satisfies the no-arbitrage principle and the put-call parity. The relevance of the pricing procedure is empirically verified by obtaining remarkably good match of the numerically computed values by our scheme to real market data.
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中文摘要:
越来越多的文献表明,重尾分布是观察股票对数收益率的合适模型。基于这些发现,我们在此开发了欧洲期权定价的离散时间框架。不同时期对数收益的概率密度函数可以方便地看作是三自由度Student t分布的卷积。这些分布的支持被截断,以获得选项的有限值。在这个框架内,一只股票的不同行权和到期日的期权依赖于一个参数——单位周期内Student t分布的标准偏差。我们的研究表明,在一定的宽度范围内,分布支持宽度对期权价格的影响很小。进一步证明了这种截断分布族近似满足无套利原则和看跌期权奇偶性。通过我们的方案获得的数值计算值与实际市场数据的非常好的匹配,实证验证了定价程序的相关性。
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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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2022-6-10 05:45:57
2019年4月19日3:29 WSPC/INSTRUCTION FILE Main国际理论与应用金融杂志C 世界科学出版公司股票收益重尾分布期权定价。西里尔和Methodius大学,斯科普里,马其顿和马其顿科学与艺术学院,斯科普里,马其顿拉斯科。basnarkov@Finki。ukim。斯科普里莫斯科科学与艺术学院,Macedoniavstojkoski@manu.edu.mkZORAN德国柏林赫兹研究所UTKOVSKIFraunhofer He inrich Hertz Institute。utkovski@hhi.fraunhofer.deLJUPCO马其顿斯科普里KOCAREVMacedonian科学与艺术学院和SS计算机科学与工程学院。斯科普里西里尔和Methodius大学,Macedonialkocarev@manu.edu.mkReceived(日-月-年)修订(日-月-年)越来越多的文献表明,重尾分布代表了观察股票对数收益的适当模型。受这些发现的启发,我们在此开发了一个欧洲期权定价的离散时间框架。对于不同的每IOD,对数回归的概率密度函数可以方便地看作是学生t分布与三个自由度的卷积。这些分布的支持被截断,以获得选项的有限值。在这个框架中,一只股票的不同行使权和到期日的期权依赖于一个参数,即单位时期内学生t分布的标准偏差。我们提供的一项研究表明,对于wi-dth的特定价值范围,分销支持宽度对期权价格的影响较弱。进一步表明,这种截断分布族近似满足无套利原则和看跌期权平价。
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2022-6-10 05:46:03
为了克服这些观察结果,对原始Black-ScholesMerton模型进行了各种修改,可以大致分为三组。第一种方法的追随者以Black-Scholes-Merton公式为基础,并通过使用其他过程对其进行修改,以模拟罕见的e型喷口,例如见Merton(1976),Madan et al.(1998),Ko u(2002),Patel&Mehra(2018)。或者,Cox(1975)、Heston(1993)和Hagan et al.(2002)等人使用随机波动率来建模价格波动强度的时间变异性。在最后一组模型中,收益的幂律尾分布被用作起点。Matac z(2000年)、Borland(20 02b)、Borland&B ouchaud(2004年)、Mo riconi(2007年)和Cassidy等人(2010年)中给出了此类交替词的示例。在对数收益建模中,高斯分布比其他分布更适合用作构建基块的另一个特征是它是s表,即从该分布中提取的独立随机变量的线性组合也具有相同的分布。我们注意到,已知具有幂律尾的L'evi分布也具有这一性质a。尽管如此,尽管观察到的股票价格对数回报的柱状图的尾部似乎遵循幂律,但它们比列维类型的柱状图要薄,这意味着它们衰减更快,因此会出现有限的方差。具体地说,在一项详细的研究中,L'evy分布用常数0<α<2来参数化,并且它们用幂律尾部来表征,而不是高斯指数衰减,这可以在α=2时获得。它们像高斯分布一样稳定,这意味着两个或多个L'evy分布变量的和也是L'evy分布的。
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2022-6-10 05:46:07
正如Bouchaud&Potters(2003)所示,除了它们之外,没有其他的s表分布。2019年4月19日3:29 WSPC/I指令文件《价格回报历史数据的对数算术回报3重尾分布的操作定价》,Plerou et al.(1999),Amaral et al.(2000)显示,累积分布的幂律尾部指数接近于α=3,它与L’evy区域α分开∈ (0, 2). 因此,从此类分布中提取的随机m变量的asum不会产生具有相同类型的变量分布–没有此类分布是稳定的。Student(1908)介绍了一种适用于小样本统计的概率分布,今天称为Student的t分布。它以自由度为参数,以幂律尾指数α为特征。虽然该分布不如高斯分布易于处理,但它也经常作为描述不同资产的对数收益率的一种方便的替代方法出现。特别是,在Blattber g&Gonedes(1974)中,它被用于股票动态建模,在Nadarajah et al.(2015)中,它被用于货币,而Platen&Rendek(2008)则将其用于市场指数回报建模。此外,Chicheportiche&Bouchaud(2012)将其用于联合分布研究,并得出结论,它可以为强相关股票提供良好的拟合。由于该函数很好地反映了对数回报的历史观测结果,尤其是在尾部,它已经找到了期权理论定价的实现方法。在Borland(2002a,b)提出的一种非高斯期权估值方法中,Student\'st分布是由相关随机过程得到的。在Cassidy等人的另一项建议中。
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2022-6-10 05:46:10
(2010),作为理论结果的基础,认为高斯与随机波动率的混合,使得波动率的倒数是卡方分布,遵循Student的t分布。通过使用真实数据的回报率对这一事实进行的经验验证为同一作者将其应用于期权定价提供了依据。在本文中,我们还利用具有三个自由度的Student t分布作为描述价格对数收益率动态的适当分布,然后将其应用于欧式期权的定价。因此,这项工作可以与期权价值理论中的两项早期贡献相比较。在Borland(2002a,b)和Borland&Bouchaud(2004)的第一种方法中,假设价格由随机过程和统计反馈驱动,这导致对数收益分布为Tsallis型,这是学生t分布的推广。由此产生的期权定价模型通过使用一个单一参数来确定整个罢工和到期的价值。在第二个贡献中,Cassidy et al.(2010)和Cas sidy et al.(2013)直接应用了Student的t分布,并对截断点的位置进行了分析。我们的评估框架主要由经验观察驱动,而不是旨在提供强有力的分析理论。我们尽可能专注于股票收益率和相关期权的特征,并使用众所周知的简单技术推导出一个方便的分布。
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2022-6-10 05:46:13
然而,我们也对d定价方案的理论基础进行了近似分析。为了实现学生期权定价的t分布,其SupportPril 19,2019 3:29 WSPC/I指令文件ma in4 Basnarkov、Stojkoski、Utkovski和Kocarevn需要截断(即其支持必须限制在某些特定领域),否则期权价格将是有限的,参见Bouchaud&Sornette(1994),McCa ule y et al.(2007)和Cassidy et al.(2010)。这意味着,在期权价格估值中,必须忽略尾部的极端对数收益集。实际上,有两个原因可以解释这种截断过程所产生的影响。首先,在现实中,我们可以更安全地假设股票价格的波动不具有完全的规模,并且有一个未知的上限和下限。这是因为观察到股票价格的动态是由个人的社会行为驱动的,这些个人能够观察到,并根据基础股票和市场的可用信息做出投资决策。事实上,许多其他现象表现出类似的特性,因此截断已在一系列领域得到应用,从环境问题Maltamo et al.(2004)到Traffic Cao et al.(2014)。第二,虽然在非截断分布中可能出现极端事件,但我们表明,在宽度的一定范围内,对期权价格的影响较弱。特别是,我们发现,另一个地区的期权价格增长非常缓慢,这是分销支持宽度的函数。在这方面,s支持中被忽视的部分延伸到了对极端事件作出反应的概率,这种极端事件在千年中罕见。
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