Larger than One Probabilities in Mathematical and Practical Finance
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally probability is considered as a function that takes values in the interval [0, 1]. However, researchers found that negative, as well as larger than 1 probabilities could be a useful tool in making financial modeling more exact and flexible. Here we show how larger than 1 probabilities could be handy for financial modeling. First, we define and mathematically rigorously derive the properties of larger than 1 probabilities based on their frequency interpretation. We call these probabilities inflated probabilities because conventional probabilities are never larger than 1. It is transparently demonstrated that inflated probabilities emerge in various real life situations. We then explain how inflated probabilities can be applied to modeling financial options such as Caps and Floors. In trading practice, these options are typically valued in a Black-Scholes-Merton framework, which assumes a lognormal distribution for the price of underlying assets. Since negative values are not defined in the lognormal framework, negative interest rates cannot be modeled. However interest rates have been negative several times in financial practice in the past. We show that applying inflated probabilities to the Black-Scholes-Merton model implies negative interest rates. Hence with this extension, Caps and Floors with negative interest rate can be conveniently modeled closed form.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».