Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > q-fin > arXiv:0904.1756

帮助 | 高级搜索

定量金融 > 证券定价

arXiv:0904.1756 (q-fin)
[提交于 2009年4月10日 ]

标题: 基于扰动的制度切换随机波动率期权定价

标题: Regime Switching Stochastic Volatility with Perturbation Based Option Pricing

Authors:Sovan Mitra
摘要: 波动率建模已成为金融数学领域的一个重要研究领域。 由维纳过程驱动的随机波动率模型因其与理论论证和实证观察的一致性而变得流行。 然而,这些模型无法考虑长期和基本的经济因素,例如信贷紧缩。 具有均值回归随机波动率的制度转换模型是一个新的随机波动率模型类别,能够捕捉短期和长期特征。 我们提出了一种新的通用方法,用于对这些新的随机波动率模型进行期权定价,使用了Fouque基于摄动的期权定价方法。 使用实证数据,我们将我们的期权定价方法与Black-Scholes和Fouque的标准期权定价方法进行比较,并表明我们的定价方法相比其他两种方法提供了更低的相对误差。
摘要: Volatility modelling has become a significant area of research within Financial Mathematics. Wiener process driven stochastic volatility models have become popular due their consistency with theoretical arguments and empirical observations. However such models lack the ability to take into account long term and fundamental economic factors e.g. credit crunch. Regime switching models with mean reverting stochastic volatility are a new class of stochastic volatility models that capture both short and long term characteristics. We propose a new general method of pricing options for these new class of stochastic volatility models using Fouque's perturbation based option pricing method. Using empirical data, we compare our option pricing method to Black-Scholes and Fouque's standard option pricing method and show that our pricing method provides lower relative error compared to the other two methods.
主题: 证券定价 (q-fin.PR)
引用方式: arXiv:0904.1756 [q-fin.PR]
  (或者 arXiv:0904.1756v1 [q-fin.PR] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.0904.1756
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Sovan Mitra [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2009 年 4 月 10 日 21:21:44 UTC (50 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
q-fin.PR
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2009-04
切换浏览方式为:
q-fin

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号