楼主: 何人来此
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[量化金融] 局部随机模型下欧式和障碍索赔的近似定价 [推广有奖]

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可人4 在职认证  发表于 2022-5-26 19:57:16
定义bn,k:={(i,j)| 0≤ 我≤ n、 0个≤ j≤ k,1≤ i+j≤ b} 。将D uhamel原理应用于(3.8),我们可以看到UN+1,k=ZTtdsP0,0(t,s)n+1Xi=0kXj=0(1–δi+j,0)Ai,jun–i+1,k–j=ZTtdsP0,0(t,s)X(i,j)∈An+k+1n+1,kAi,jun–i+1,k–j=ZTtdsP0,0(t,s)An+1,kP0,0(s,t)Д+X(i,j)∈An+k+1n+1,kn+k-i-j+1Xl=1XIn-i+1,k-j,lZTtdsZTsds··ZTsl-1dslP0,0(t,s)Ai,jP0,0(s,s)A(n-i+1),(k-j)··P0,0(sl-1,sl)A(n-i+1)l,(k-j)lP0,0(sl,t)Д,(A.1),其中(A.1)遵循我们的归纳假设。对(A.1)中的和进行重新排序,我们得到UN+1,k=ZTtdsP0,0(t,s)An+1,kP0,0(s,t)Д+n+kXl=1X(i,j)∈An+k–l+1n+1,kXIn–i+1,k–j,lZTtdsZTsds··ZTsl–1dslP0,0(t,s)Ai,jP0,0(s,s)A(n–i+1),(k–j)··P0,0(sl–1,sl)A(n–i+1)l,(k–j)lP0,0(sl,t)Д。(A.2)接下来,注意in+1,k,l=[(i,j)∈An+k–l+1n+1,k(i nn···nl–1j kk···kl–1.nn···nl–1kk···kl–1.∈ In–i+1,k–j,l–1) 。(A.3)因此,将(A.3)与(A.2)相结合,我们得到UN+1,k=ZTtdsP0,0(t,s)An+1,kP0,0(s,t)Д+n+kXl=1XIn+1,k,l+1ZTtdsZTsds··ZTsl–1dslP0,0(t,s)A(n+1),kP0,0(s,s)A(n+1),k··P0,0(sl–1,sl)A(n+1)l+1,kl+1P0,0(sl,t)^1。重新标记(s、s、s、···、sl) → (s,s,···,s)l+1) 重新编制索引并给定Sun+1,k=ZTtdsP0,0(t,s)An+1,kP0,0(s,t)Д+n+k+1Xl=2XIn+1,k,lZTtdsZTsds···ZTsl–1dslP0,0(t,s)a(n+1),kP0,0(s,s)a(n+1),k··P0,0(sl–1,sl)a(n+1)l,klP0,0(sl,t)Д=n+k+1Xl=1XIn+1,k,LZTL TDSZTSDS···ZTsldslP0,0(t,s)A(n+1),kP0,0(s,s)A(n+1),k···P0,0(sl-1,sl)A(n+1)l,klP0,0(sl,t)~n,对于(n+1,k)情况为(4.3)。(n,k+1)的证明是类似的。B定理5.1的证明在本节中,我们证明定理5.1。我们的策略是根据我们目前的情况调整inLorig et al.(2015a)的渐近精度证明。因此,许多定理5.1所需的命题和引理源自Lorig等人的类似命题和引理。

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可人4 在职认证  发表于 2022-5-26 19:57:19
(2015a)。在本节中,我们将t z=(x,y),\'z=(\'x,y)和ζ=(ξ,η)作为R的元素。还可以为操作符A和An,k引入多索引符号。我们有A=x |α|≤2aα(z)Dαz,An,k=Xα∈Akaα,n(z)Dαz,A={(1,0),(0,1),(2,0),(0,2)},A={(1,1)},其中α=(α,α)∈ A.∪ A、 |α|=α+α,Dαz=αz在证明定理5.1之前,我们需要一些初步结果。下面,我们用Γ表示与抛物算子对应的基本解(t+A)。引理B.1。对于任何δ>0和α,β∈ N带β≤ N+2,我们有(z–ζ)αDβzΓ(t,z;t,ζ)≤ C·(T–T)|α|–|β| bΓ(T,z;T,ζ),0≤ t<t,z,ζ∈ I×R,(B.1)和(z–ζ)αDβζ(t,z;t,ζ)≤ C·(T–T)|α|–|β| bΓ(T,z;T,ζ),0≤ t<t,z,ζ∈ I×R,(B.2),其中BΓ是算子的基本解(t+(M+δ)(z+z) ,而C是仅依赖于M、N、δ和|β|的正常数。证据结果(B.1)是(Lorig等人,2015a,引理6.21)。通过检查Kolmogorov正演方程,可以看到线性(B.2)。以下因素也会有所帮助。设a和b为常数,如a,b≥ 1/2。然后,对于0≤ t<TZTtds(t–s)a(s–t)b=ΓE(a+1)ΓE(b+1)ΓE(a+b+2)(t–t)a+b+1,(b.3),其中Γ是Euler gamma函数。提案B.2。在定理5.1的假设下,对于任何多指数β∈ 我们有Dβzu0,0(t,z)≤ C·(T–T)min{h–|β|,0},0≤ t<t,z,z∈ R、 (B.4)如果N≥ 1,则对于任何n,k∈ N、 1个≤ n+k≤ N、 我们有Dβzun,k(t,z)≤ C·(T–T)n+h–|β|1+| z–| z | n(T–T)–n, 0≤ t<t,z,z∈ R、 (B.5)(B.4)和(B.5)中的常数仅取决于M、N、|β|和kΝkCh–1,1b。证据该证明与(Lorig等人,2015a,引理6.24)的证明是一致的。提案B.3。i的定义≥ 0Aρi:=Ai,0+ρAi–1,1,\'Aρn:=nXi=0Aρi,(B.6)uρn:=nXi=0εiρn–iui,n–iε=1,(B.7),约定A–1,1=0。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-5-26 19:57:22
然后对于N≥ 0,我们有(u–‘uρN)(t,z)=ZTtdsZRdζ(t,z;s,ζ)NXi=0(A–‘Aρi)uρN–i(s,ζ)。(B.8)证明。我们会证明(t+A)(u–'uρN)+NXi=0A–AρiuρN–i=0,(u–'uρN)(T,·)=0,(B.9),其中(B.8)后面是应用Duhamel的pr incipal。请注意,如果我们显示(t+A)(R)uρN=NXi=0A–AρiuρN–i,(B.10),因为(t+A)u=0且u(t,·)=uρN(t,·)=Д。根据方程式(3.7)、(3.8)、(B.6)和(B.7),我们可以推断(t+A0,0)uρn+nXi=1Aρiuρn–i=0。(B.11)我们现在通过诱导来展示(B.10)。当N=0时,由于uρ=(R)uρ,我们有(t+A)’uρ=A–Aρuρ。现在假设(B.10)适用于N≥ 那么我们在(B.11)中得到(t+A)(R)uρN+1=(t+A)(R)uρN+(t+A)uρN+1=NXi=0A–AρiuN–i+A–AρuρN+1–N+1Xi=1AρiuρN–i+1=N+1Xi=1A–Aρi–1uρN–i+1+A–AρuρN+1–N+1Xi=1AρiuρN–i+1=N+1Xi=0A–AρiuρN–i+1。因此,(B.10)适用于所有N。我们现在可以证明T heorem 5.1。定理5.1的证明。从(B.6)和(B.8)中,我们得到(u–’uρN)(t,z)=NXk=0ZTtdsZRdζ(t,z;s,ζ)A–kXj=0Aj,0+ρAj–1,1N–kXi=0ρiuN–k–i,i(s,ζ)。(B.12)设Taαk(z)是aα(z)的第k个泰勒多项式近似,其约定为Taα–1(z)=0。我们将(B.12)改写为(u–'uρN)(t,z)=NXk=0N–kXi=0ρi+1ZTtdsZRdζa(1,1)–Ta(1,1)k–1(ζ) Γ(t,z;s,ζ)D(1,1)ζuN–k–i,i(s,ζ)+NXk=0N–kXi=0Xα∈AρiZTtdsZRdζaα–Taαk(ζ) Γ(t,z;s,ζ)DαζuN–k–i,i(s,ζ)=NXk=0N–kXi=0ρi+1J(1)i,k+NXk=0N–kXi=0ρiJ(2)i,k,1+J(2)i,k,2, (B.13)其中j(1)i,k:=ZTtdsZRdζa(1,1)–Ta(1,1)k–1(ζ) Γ(t,z;s,ζ)D(1,1)ζuN–k–i,i(s,ζ),J(2)i,k,1:=X |α|≤1ZTtdsZRdζaα–Taαk(ζ) Γ(t,z;s,ζ)DαζuN–k–i,i(s,ζ),J(2)i,k,2:=X |α|=2α6=(1,1)ZTtdsZRdζaα–Taαk(ζ) Γ(t,z;s,ζ)DαζuN–k–i,i(s,ζ)。我们首先考虑J(1)i,k。我们不认为J,0=0,因为根据惯例A–1,1=0。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-5-26 19:57:25
对于k≥ 1,我们按零件进行整合,以获得|α|=|α|=1,J(1)i,k=–ZTtdsZRdζhDαζa(1,1)–Ta(1,1)k–1(ζ) Γ(t,z;s,ζ)ihDαζuN–k–i,i(s,ζ)i。根据乘积规则a和(B.2),在z=’z处进行评估得出| J(1)i,k |≤ CZTtdsZRdζ| z–ζ| k–1Γ(t,z;s,ζ)DαζuN–k–i,i(s,ζ)+ CZTtdsZRdζ| z–ζ| k | DαzΓ(t,z;s,ζ)|DαζuN–k–i,i(s,ζ).应用(B.1)和(B.5)得出| J(1)i,k |≤ CZTtdsZRdζbΓ(t,z;s,ζ)(s–t)k–1(t–s)N+h–k–i–11+| z–ζ| N–k–i(T–s)N–k–i≤ CZTtdsh(s–t)k–1(t–s)N+h–k–i–1+(s–t)N–i–1(t–s)h–1iZRdζbΓ(t,z;s,ζ)≤ C(T–T)N+h–i.(by(B.3))类似的参数显示| J(2)i,k,1 |≤ C(T–T)N+h–i+2,| J(2)i,k,2 |≤ C(T–T)N+h–i+1,对于0≤ k≤ N、 当N=0时,J(1)i,k=0,那么由(B.13)我们得到|(u–'uρ)(t,z)|≤ C(T–T)h+1。当N≥ 1,通过(B.13),我们得到了|(u–'uρN)(t,z)|≤ CNXk=0N–kXi=0|ρ| i+1(T–T)N–i+h+|ρ| i(T–T)N+h–i+1≤ C((T–T)+ρ|)NXk=0N–kXi=0 |ρ| i(T–T)N–i+h=C((T–T)+ρ|)NXk=0(N–k+1)|ρ| k(T–T)N–k+h≤ C((T–T)+ρ|)NXk=0 |ρ| k(T–T)N–k+h,这证明了定理5.1。参考Antonov,A.和M.Spector(2012年3月)。sabr模型的高级分析。SSRN。Bates,D.(1988年)。崩溃溢价:不对称过程下的期权定价,应用于德意志马克期货期权。宾夕法尼亚大学工作文件。Bowie,J.和P.Carr(1994,8)。静态简单性。危险Carr,P.、K.Ellis和V.Gupta(1998年)。奇异选项的静态hedg。《金融杂志》53(3),1165–1190。Carr,P.和R.Lee(2009年)。Put调用对称:扩展和应用程序。数学金融1 9(4),523–560。Carr,P.和M.Lorig(2015年8月2日)。针对价格和波动性的壁垒式索赔进行了稳健的复制。ArXiv电子打印。Carr,P.和S.Nadtochiy(2011年)。时间同质差异下的统计套期保值。暹罗金融数学杂志2(1),794–838。Cox,J.(1975)。

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-5-26 19:57:30
期权定价注释I:差异的恒定弹性。未出版的草稿,斯坦福大学。该论文的修订版于1996年由《投资组合管理杂志》出版。Davydov,D.和V.Linetsky(2001年)。cev流程下的定价和决策路径依赖操作。《管理科学》47(7),949–96 5。Faulhaber,O.(2002年2月)。存在随机波动性的双障碍期权定价分析方法。Kaiserslautern技术大学博士论文。Fouque,J.-P.,S.Jai munga l和M.Lorig(2011年)。快速均值回复随机波动率模型中期权价格的谱分解。暹罗金融数学杂志2(1)。Fouque,J.-P.,G.Papanicolaou,R.Sircar和K.Solna(2011年)。股票、利率和信贷衍生品的多尺度随机波动性。剑桥:剑桥大学出版社。Hagan,P.、D.Kumar、A.Lesniewski和D.Woodward(2002年)。管理微笑风险。Wilmott杂志1000,84–108。Heston,S.(1993年)。随机波动性期权的封闭形式解,应用于债券和货币期权。修订版。财务部。螺柱。6(2),327–343。Lipton,A.、A.Gal和A.Lasis(20 14)。本地随机波动率框架下普通和第一代奇异期权的定价:研究和新结果。《定量金融》第14(11)章,1899-1922年。Lorig,M.(2014)。基于多尺度差异的衍生品定价:特征函数展开法。数学金融24(2),331–363。Lorig,M.、S.Pagliarani和A.Pascucci(2015a)。抛物方程的解析展开式。出版:暹罗应用数学杂志。Lorig,M.、S.Pagliarani和A.Pascucci(2015b)。多因素局部随机波动率模型的显式隐含波动率。出现:数学金融。默顿,R.(1973)。理性期权定价理论。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-5-26 19:57:33
《贝尔经济学和管理科学杂志》4(1),141–183。Pagliarani,S.和A.Pascucci(2012年)。局部挥发模型中过渡密度的解析近似。分欧元。J、 数学。10(1),250–270.0.65 0.70 0.75 0.80 0.85 0.900.00050.00100.00150.00200.0025图e 1:对于第6.1节中考虑的赫斯顿模型,我们将u–uρ(蓝色虚线)和u–uρ(橙色虚线)作为看涨期权上限r u的函数。0.65 0.70 0.75 0.80 0.85 0.900.010.020.030.04图e 2:对于第6.1节中考虑的赫斯顿模型,我们将u绘制为看涨期权上屏障u的函数。0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60-0.0015-0.0010-0.00050.00050.0010图e 3:对于第6.1节中考虑的赫斯顿模型,我们绘制u–“uρ”(蓝色虚线)和u–“uρ”(橙色虚线)作为看跌期权下屏障L的函数。0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.600.010.020.030.04图e 4:对于第6.1节中考虑的赫斯顿模型,我们将u绘制为看跌期权下载波L的函数。0.65 0.70 0.75 0.800.00050.00100.00150.0020图e 5:对于第6.2节中考虑的CEV模型,我们绘制了u–'u(蓝色虚线)和u–'u(橙色虚线)作为看涨期权上屏障u的函数。图e 6:对于第6.2节中考虑的CEV模型,我们将u绘制为看涨期权的上屏障u的函数。图e 7:对于第6.2节中考虑的CEV模型,我们将u–‘u(蓝色虚线)和u–‘u(橙色虚线)绘制为看跌期权的下载波L的函数。图e 8:对于第6.2节中考虑的CEV模型,我们将u绘制为看跌期权下载波L的函数。

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