MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2329210871 · doi:10.3934/jimo.2014.10.41

Catastrophe equity put options understochastic volatility and catastrophe-dependent jumps

2013· article· en· W2329210871 sur OpenAlexaff
Hwa-Sung Kim, Bara Kim, Jerim Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Industrial and Management Optimization · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueStochastic processes and financial applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStochastic volatilityValuation of optionsEquity (law)Heston modelMonte Carlo methodVolatility (finance)EconomicsApplied mathematicsEconometricsMathematical economicsSABR volatility modelMathematicsComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper develops a catastrophe equity put (CatEPut) option model under realistic assumptions. To reflect the phenomena of real data, we adopt the following assumptions. First, following the reasoning in Lin and Wang [12], we assume that the loss index follows a compound Poisson process with jumps of a mixture of Erlangs. Second, the volatility of stock return is assumed to be stochastic as in Heston [8]. Under the assumptions, we derives a pricing formula for CatEPut options. Numerical examples are given to insist that the pricing formula can be easily implemented numerically. We also confirm the validity and accuracy of implementation of the pricing formula by comparing the numerical results obtained by the pricing formula with those obtained by the Monte Carlo simulation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,183 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Industrial and Management OptimizationMême sujetStochastic processes and financial applicationsTravaux en français237 207