Volatilidade em movimento média estocástica

A partir de Modelos médios de volatilidade local e estocástica móvel para modelos de volatilidade estocástica de 2 fatores Resumo Resumo Resumo Resumo: Três processos que refletem a persistência da volatilidade são inicialmente formulados pela avaliação de três processos Lvy em uma mudança de tempo dada pela integral de uma raiz quadrada reversa média processo. O modelo para a mudança de tempo de reversão média é então generalizado para incluir modelos não Gaussianos que são soluções para equações de Ornstein-Uhlenbeck, conduzidas por processos Lvy descontínuos unilaterais que permitem a correlação com o estoque. Os processos positivos de preço de estoque são obtidos exponenciando e significando a correção desses processos, ou, alternativamente, exponcionando estaticamente os processos. As funções características para o preço do registro podem ser usadas para produzir preços das opções através da rápida transformação de Fourier. Em geral, a exponencialização corrigida de média é melhor do que empregar a exponencial estocástica. Observa-se que o modelo exponencial corrigido em média não é uma martingale na filtração em que é originalmente definido. Isso nos leva a formular e investigar a importante propriedade de martingale marginals onde buscamos martingales em filtrações alteradas consistentes com as distribuições marginais unidimensionais do nível do processo em cada data futura. Artigo de texto completo Jul 2003 Peter Carr Hlyette Geman Dilip B. Madan Marc Yor Resumo do resumo Resumo: Neste artigo apresentamos uma estrutura de preços de arbitragem para a avaliação e cobertura de reivindicações do índice de equidade contingente na presença de um termo estocástico e estrutura de greve de volatilidade. Nossa abordagem da volatilidade estocástica é semelhante à abordagem Heath-Jarrow-Morton (HJM) às taxas de juros estocásticas. A partir de um conjunto inicial de preços de opções de índice e sua superfície de volatilidade local associada, mostramos como construir uma família de processos estocásticos de tempo contínuo que definem a evolução livre de arbitragem desta superfície de volatilidade local através do tempo. As condições de não arbitragem são semelhantes, mas mais envolvidas que as condições de HJM para movimentos estocásticos livres de arbitragem da curva de taxa de juros. Eles garantem que, mesmo sob uma evolução geral da volatilidade estocástica, os preços das opções iniciais, ou suas equivalentes BlackScholes implicam volatilidades, permanecem justas. Apresentamos árvores implícitas estocásticas como implementações discretas de nossa família de modelos de tempo contínuo. Os nós de uma árvore implícita estocástica permanecem fixos à medida que o tempo passa. Durante cada período de tempo discreto, o índice se move aleatoriamente de seu nó inicial para algum nó no próximo nível de tempo, enquanto as probabilidades de transição locais entre os nós também variam. A mudança nas probabilidades de transição corresponde a uma variação estocástica (multifatorial) geral da superfície de volatilidade local. A partir de qualquer nó, os movimentos futuros do índice e as volatilidades locais devem ser restritos para que as probabilidades de transição para todos os nós futuros sejam simultaneamente martingales. Isso garante que os preços das opções iniciais permaneçam justos. Na árvore, essas condições de martingale são efetuadas através de escolhas apropriadas dos parâmetros de deriva para as probabilidades de transição em cada futuro nó, de tal forma que a evolução subsequente do índice e da superfície da volatilidade local não conduzam a oportunidades de arbitragem sem risco entre Diferentes opções e contratos a prazo ou seu índice subjacente. Você pode usar árvores implícitas estocásticas para avaliar opções de índices complexas ou outros títulos de derivativos com retornos que dependem da volatilidade do índice, mesmo quando a superfície de volatilidade é desviada e estocástica. Os preços de segurança resultantes são consistentes com os preços atuais do mercado de todas as opções de indexação padrão e antecipadamente, e com a ausência de futuras oportunidades de arbitragem no quadro. Os valores das opções calculadas são independentes das preferências dos investidores e do preço de mercado do risco de índice ou volatilidade. As árvores implícitas estocásticas também podem ser usadas para calcular os índices de hedge para qualquer título de índice contingente em termos de seu índice subjacente e todas as opções padrão definidas nesse índice. Texto completo Artigo Nov 2017 Emanuel Derman Iraj Kani Resumo do resumo RESUMO: No contexto dos processos de estados de difusão de salto affinex27, este trabalho fornece um tratamento analítico de uma classe de transformações, incluindo várias transformações de Laplace e Fourier como casos especiais, que Permitem um tratamento analítico de uma gama de avaliação e problemas econométricos. Os aplicativos de exemplo incluem modelos de preços de renda fixa, com um papel para modelos de padrão baseados em intensidade, bem como uma ampla gama de aplicativos de preços de opções. Um exemplo ilustrativo examina as implicações da volatilidade estocástica e salta para avaliação de opções. Este exemplo destaca o impacto na opção x27smirksx27 da distribuição conjunta de saltos em volatilidade e salta no preço do recurso subjacente, tanto pela amplitude quanto pelo tempo de salto. Artigo Fevereiro 2000 Darrell Darrell Duffie Jun Pan Kenneth J. SingletonMoving Modelos médios de volatilidade estocástica com aplicação para previsão de inflação A média móvel e a volatilidade estocástica são dois componentes importantes para modelagem e previsão de séries temporais macroeconômicas e financeiras. O primeiro visa capturar a dinâmica de curto prazo, enquanto que o último permite a acumulação de volatilidade e a volatilidade variável no tempo. Apresentamos uma nova classe de modelos que inclui ambos os recursos úteis. Os novos modelos permitem que o processo médio condicional tenha uma forma de espaço de estado. Como tal, este quadro geral inclui uma grande variedade de especificações populares, incluindo os componentes não observados e os modelos de parâmetros que variam no tempo. Ter um processo de média móvel, no entanto, significa que os erros na equação de medição não são mais independentes em série e a estimativa torna-se mais difícil. Desenvolvemos um simulador posterior que se baseia nos avanços recentes em algoritmos baseados em precisão para estimar essa nova classe de modelos. Em uma aplicação empírica que envolve a inflação nos EUA, descobrimos que esses modelos de volatilidade estocástica média móvel proporcionam melhor desempenho de previsão de exercícios físicos e fora da amostra do que as variantes padrão com apenas volatilidade estocástica. Se você tiver problemas ao fazer o download de um arquivo, verifique se você possui o aplicativo apropriado para vê-lo primeiro. Em caso de problemas adicionais, leia a página de ajuda IDEAS. Observe que esses arquivos não estão no site IDEAS. Seja paciente porque os arquivos podem ser grandes. Documento fornecido pela Universidade Nacional Australiana, Colégio de Negócios e Economia, Escola de Economia em sua série ANU Working Papers in Economics and Econometrics with number 2017-591. Outras versões deste item: Encontre documentos relacionados por classificação JEL: C11 - Métodos Matemáticos e Quantitativos - - Métodos e Metodologia Econômica e Estatística: Geral - - - Análise Bayesiana: Geral C51 - Métodos Matemáticos e Quantitativos - - Modelagem Econométrica - - - Modelo Construção e estimativa C53 - Métodos matemáticos e quantitativos - - Modelagem econométrica - - - Modelos de previsão e predição Métodos de simulação Referências listadas em IDEAS Por favor denuncie citações ou erros de referência para. ou. Se você é o autor registrado do trabalho citado, faça login no seu perfil do Serviço de Autor RePEc. Clique nas citações e faça os ajustes apropriados. Timothy Cogley Argia M. Sbordone, 2008. Tendência da inflação, indexação e Perspectiva da inflação na nova curva Keynesiana de Phillips, American Economic Review. American Economic Association, vol. 98 (5), páginas 2101-26, dezembro. Dimitris Korobilis, 2017. 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Em uma aplicação empírica que envolve a inflação dos EUA, descobrimos que esses modelos de volatilidade estocástica média móvel proporcionam um melhor desempenho de previsão de exercícios físicos e fora da amostra do que as variantes padrão com apenas volatilidade estocástica. Classificação JEL Espaço estadual Modelo de componentes não observados Precisão Previsão de densidade esparsa Correspondência para: Escola de Pesquisa de Economia, ANU Faculdade de Negócios e Economia, LF Crisp Building 26, Universidade Nacional Australiana, Canberra ACT 0200, Austrália. Tel. 61 2 612 57358 fax: 61 2 612 50182. Copyright copy 2017 Elsevier B. V. Todos os direitos reservados.