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Enregistrement W2521209685 · doi:10.1093/imamat/hxw035

Pricing options in a Markov regime switching model with a random acceleration for the volatility

2016· article· en· W2521209685 sur OpenAlexafffund
Robert J. Elliott, Leunglung Chan, Tak Kuen Siu

Notice bibliographique

RevueIMA Journal of Applied Mathematics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueStochastic processes and financial applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésValuation of optionsImplied volatilityLocal volatilityStochastic volatilityMarkov chainMonte Carlo methodMarkov chain Monte CarloCall optionVolatility smileVolatility (finance)MathematicsEconometricsApplied mathematicsMathematical optimizationEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article discusses option pricing in a Markov regime-switching model with a random acceleration for the volatility. A key feature of the model is that the volatility of the underlying risky security is randomly accelerated by a coefficient which is modulated by a continuous-time, finite-state Markov chain. Consequently, the degree of acceleration in volatility depends on the state of an economy represented by the state of the chain. A system of coupled partial differential equations for the prices of a standard European option over different economic states is derived. Using the homotopy analysis method originating from algebraic topology, a pricing formula for a standard European option is derived in the form of an infinite series. In addition, we give convergence conditions and compute implied volatilities using Monte-Carlo simulations. The implied volatilities can capture some important empirical features such as the implied volatility skew and smile for both VIX options and stock index options. We also provide numerical comparisons between call option prices from the first-order approximation of the proposed numerical method to those from the Monte-Carlo simulations.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,205 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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