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Enregistrement W2085335402 · doi:10.1142/s0219024907004317

HEDGING VOLATILITY RISK: THE EFFECTIVENESS OF VOLATILITY OPTIONS

2007· article· en· W2085335402 sur OpenAlexaff
Yunbi An, Ata Assaf, Jun Yang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Theoretical and Applied Finance · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueStochastic processes and financial applications
Établissements canadiensAcadia UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStraddleVolatility smileVolatility (finance)Implied volatilityVolatility swapEconometricsVolatility risk premiumForward volatilityVolatility riskStochastic volatilityEconomicsExotic optionFinancial economicsValuation of options

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we focus on the performance of volatility options as hedging instruments for hedging volatility risk. We investigate (a) the relative hedging performance of volatility and European options, (b) the relative hedging performance of volatility index and straddle options, and (c) the impact of model misspecification on hedging effectiveness. Our focus is on exotic options as the options to be hedged, because they are more sensitive to volatility risk and model risk and practically more relevant when the effectiveness of different hedging strategies is examined. Using a Monte Carlo simulation, we find that volatility options are especially useful for hedging options with a severe exotic feature and there is no significant difference between the performances of volatility index and straddle options. Furthermore, our results indicate that model misspecification has an important impact on the hedging performance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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