×

粗糙分数波动率模型中的短期近货币倾斜。 (英语) Zbl 1420.91445号

摘要:在Hurst参数(H<1/2)的“粗糙”区域,我们考虑了波动率驱动噪声具有分数标度的粗糙随机波动率模型。这一制度最近从统计和期权定价的角度吸引了大量关注。通过关注后者,我们使M.福德H.张[SIAM J.Financ.Math.8,114–145(2017;兹比尔1422.91693)]以一种允许我们在保持全面分析可控性的同时放大资金的方式。更准确地说,这相当于证明了最近才在期权定价环境中引入的高阶适度偏差估计。这反过来又允许我们从CLT型对数单值阶偏差(t^{1/2})(E.阿洛斯等【金融学期刊11,第4期,571–589(2007;Zbl 1145.91020号)]和M.Fukasawa先生【金融期刊第15期,第4期,635–654页(2011年;Zbl 1303.91177号); 数量。《财务》第17卷第2期,189-198页(2017年;兹比尔1402.91777)])更广泛的温和偏差制度。

MSC公司:

9120国集团 衍生证券(期权定价、对冲等)
60华氏30 随机分析的应用(PDE等)
60层10 大偏差
07年6月60日 随机变分法和Malliavin演算
60G22型 分数过程,包括分数布朗运动
60G18年 自相似随机过程

软件:

DLMF公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用

参考文献:

[1] Alós,E.、León,J.A.和Vives,J.,关于随机波动率跳跃-扩散模型隐含波动率的短期行为。财务统计。,2007, 11(4), 571-589. doi:10.1007/s00780-007-0049-1·Zbl 1145.91020号
[2] Azencott,R.,《泰勒随机模型与费曼渐进性》。在数学讲义第921卷第十六期《概率论研讨会补编》中。,第237-285页,1982年(施普林格出版社:柏林-纽约)·Zbl 0484.60064号
[3] Azencott,R.,《系统动力学的小扰动:发展渐近》。牛市。科学。数学。,1985, 109(3), 253-308. ·兹比尔0591.60023
[4] Baudoin,F.和Ouyang,C.,关于分数布朗运动驱动的粗糙微分方程的小时间渐近性。《金融中的大偏差和渐近方法》,P.K.Friz、J.Gatheral、A.Gulisashvili、A.Jacquier和J.Teichmann编辑,第413-438页,2015年(Springer国际出版:Cham)·Zbl 1418.91623号
[5] Bayer,C.、Friz,P.K.、Gassiat,P.、Martin,J.和Stemper,B.,《粗糙波动性的规则结构》。预印本,2017年。arXiv:1710.07481·Zbl 1508.91548号
[6] Bayer,C.、Friz,P.K.和Gatheral,J.,《粗略波动下的定价》。数量。《金融》,2016,16(6),887-904。doi:10.1080/14697688.2015.1099717·Zbl 1465.91108号
[7] Ben Arous,G.,《维也纳空间上的拉普拉斯和相位平稳方法》。随机学,1988,25(3),125-153。doi:10.1080/1744250880833536·Zbl 0666.60026号
[8] Bennedsen,M.、Lunde,A.和Pakkanen,M.S.,解耦随机波动的短期和长期行为。预印本,2016年。arXiv:1610.00332。
[9] Bennedsen,M.,Lunde,A.和Pakkanen,M.S.,布朗半平稳过程的混合方案。财务统计。,2017, 21(4), 931-965. doi:10.1007/s00780-017-0335-5·Zbl 1385.65010号
[10] Bismut,J.-M.,《大偏差与Malliavin微积分》。数学进展,第45卷。1984年(Birkhäuser Boston,Inc.:马萨诸塞州波士顿)·Zbl 0537.35003号
[11] Carlen,E.和Kree,P.,《迭代随机积分的估计》。Ann.Probab。,1991, 19(1), 354-368. doi:10.1214/aop/1176990549·Zbl 0721.60052号
[12] Cass,T.和Friz,P.,Hörmander条件下粗糙微分方程的密度。数学安。,2010, 0, 2115-2141. doi:10.4007/annals.2010.171.2115·Zbl 1205.60105号
[13] Decreusefond,L.,关于Volterra过程的随机积分。Ann.l.H.Poincare概率。统计人员。,2005, 41(2), 123-149. doi:10.1016/j.anihpb.2004.03.004·Zbl 1071.60040号
[14] Deuschel,J.-D.,Friz,P.K.,Jacquier,A.和Violante,S.,《扩散和随机波动性的边际密度扩张I:理论基础》。普通纯应用程序。数学。,2014a,67(1),40-82。doi:10.1002/第21478页·Zbl 1300.60093号
[15] Deuschel,J.-D.,Friz,P.K.,Jacquier,A.和Violante,S.,《扩散和随机波动性的边际密度扩张II:应用》。普通纯应用程序。数学。,2014b,67(2),321-350。doi:10.1002/cpa.21483·Zbl 1415.91326号
[16] Deuschel,J.-D.和Stroock,D.W.,《大偏差》,第137卷,1989年(学术出版社:马萨诸塞州波士顿)·Zbl 0705.60029号
[17] El Euch,O.和Rosenbaum,M.,《粗糙Heston模型的特征函数》。预印本,2016年。出现在数学中。财务·兹比尔1411.91553
[18] Forde,M.和Jacquier,A.,heston模型下隐含波动率的小时间渐近性。国际法学理论。申请。《金融》,2009,12(06),861-876。doi:10.1142/S021902490900549X·Zbl 1203.91290
[19] Forde,M.和Zhang,H.,粗糙随机波动率模型的渐近性。SIAM J.财务。数学。,2017, 8(1), 114-145. 数字对象标识代码:10.1137/15M1009330·Zbl 1422.91693号
[20] Friz,P.K.和Gassiat,P.,对数正态粗糙波动率的Martingality和矩。准备中,2018年。
[21] Friz,P.K.、Gerhold,S.和Pinter,A.,《适度偏差制度下的期权定价》。数学。《金融》,2018,28(3),962-988。doi:10.1111/mafi.12156·Zbl 1411.91554号
[22] Friz,P.和Hairer,M.,《崎岖道路课程》,2014年(Springer:Cham)·Zbl 1327.60013号
[23] Fukasawa,M.,随机波动的渐近分析:鞅展开。财务统计。,2011, 15(4), 635-654. doi:10.1007/s00780-010-0136-6·Zbl 1303.91177号
[24] Fukasawa,M.,《短期货币扭曲和粗略分数波动率》。数量。《金融》,2017,17(2),189-198。doi:10.1080/14697688.2016.1197410·Zbl 1402.91777号
[25] Gao,K.和Lee,R.,隐含波动率到任意阶的渐近性。财务统计。,2014, 18(2), 349-392. doi:10.1007/s00780-013-0223-6·Zbl 1307.91175号
[26] Gatheral,J.,《波动面:从业者指南》,2011年(John Wiley&Sons:Hoboken,NJ)。
[27] Gatheral,J.、Jaisson,T.和Rosenbaum,M.,波动性很粗糙。预印本,2014年。出现在数量中。财务·Zbl 1400.91590号
[28] Guennoun,H.,Jacquier,A.和Roome,P.,分数阶Heston模型的渐近行为。预印本,2014年。arXiv:1411.7653·兹比尔1416.91375
[29] Gulisashvili,A.,Volterra型分数随机波动率模型的大偏差原理。ArXiv电子版,2017年10月。出现在SIAM J.Financ。数学·Zbl 1416.91376号
[30] Inahama,Y.,分数布朗运动驱动的粗糙微分方程的拉普拉斯近似。Ann.Probab。,2013, 41(1), 170-205. doi:10.1214/11-AOP733·Zbl 1273.60043号
[31] Jacquier,A.、Pakkanen,M.S.和Stone,H.,Rough Bergomi模型的路径大偏差。ArXiv电子版,2017年6月·Zbl 1405.60037号
[32] Jourdain,B.,具有对数正态随机波动率的资产价格模型中的鞅性损失。国际法学理论。申请。《金融》,2004年,第13期,第767-787页·Zbl 1233.91334号
[33] Lamperti,J.,《半稳态随机过程》。事务处理。美国数学。Soc.,1962年,104(1),62-78。doi:10.1090/S0002-9947-1962-0138128-7·Zbl 0286.60017号
[34] Lions,P.-L.和Musiela,M.,随机波动率模型的相关性和界。Ann.Inst.H.PoincaréAna。非利奈尔,2007,24(1),1-16·Zbl 1108.62110号
[35] Medvedev,A.和Scaillet,O.,通过短期渐近跳跃的随机波动率模型的简单校准程序。预印本,2003年。可从SSRN 477441获取。
[36] Medvedev,A.和Scaillet,O.,跳跃扩散随机波动下短期隐含波动率的近似和校准。财务版次。研究,2007,20(2),427-459。doi:10.1093/rfs/hhl013
[37] Mijatović,A.和Tankov,P.,对具有跳跃的资产价格模型的短期隐含波动性的新看法。数学。《金融》,2016,26(1),149-183。doi:10.1111/mafi.12055·Zbl 1403.91348号
[38] Muhle-Karbe,J.和Nutz,M.,期权价格和第一绝对矩的小时间渐近性。J.应用。概率。,2011, 48(4), 1003-1020. doi:10.1239/jap/1324046015·Zbl 1229.91321号
[39] Olver,F.W.J.、Lozier,D.W.、Boisvert,R.F.和Clark,C.W(编辑),NIST数学函数手册,2010年(剑桥大学出版社:纽约)·Zbl 1198.00002号
[40] Osajima,Y.,动态SABR模型和FX混合模型隐含波动率的渐近展开公式。预印本,2007年。可从SSRN 965265获取。
[41] Osajima,Y.,《Wiener泛函的一般渐近性及其对隐含波动性的应用》,金融大偏差和渐近方法,P.K.Friz,J.Gatheral,A.Gulisashvili,A.Jacquier和J.Teichmann编辑,第137-173页,2015年(Springer International Publishing:Cham)·Zbl 1418.91532号
[42] Pham,H.,《数学金融中的大偏差》,2010年。在线获取地址:https://www.lpsm.paris/pageperso/pham/GD-finance.pdf。
[43] Sin,C.A.,《随机波动率模型的复杂性》。高级申请。概率。,1998, 30(1), 256-268. doi:10.1239/aap/1035228003·Zbl 0907.90026号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。