MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2977330347 · doi:10.3905/jod.2007.681813

Extracting Model-Free Volatility from Option Prices

2007· article· en· W2977330347 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Derivatives · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueStochastic processes and financial applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolatility (finance)Nonparametric statisticsEconometricsImplied volatilityBlack–Scholes modelSmoothingEconomicsStochastic volatilityRange (aeronautics)Volatility smileIndex (typography)MoneynessMathematicsMathematical economicsComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The CBOE9s VIX index is a measure of the implied volatility (IV) in 30-day stock index options. Originally constructed as a weighted average of Black-Scholes IVs from 8 at the money calls and puts, the VIX was redesigned in 2003. The new VIX uses a nonparametric procedure to extract an IV from out of the money calls and puts over the full range of strikes. Implementation of the theoretical procedure, however, requires several approximations, for example to deal with the fact that only a discrete set of strikes are traded in the market, rather than a continuum over the full range from zero to infinity, as required by the theory. In this article, Jiang and Tian look carefully at the new VIX algorithm to assess the impact of these approximations on its accuracy. They find that some of them may produce substantial errors, even in simply recovering the volatility input from a set of options in a pure Black-Scholes world. They then propose a modified calculation technique using a smoothing algorithm, that can almost entirely eliminate the errors. <b>TOPICS:</b>Options, statistical methods, risk management

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.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,627
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,212 · 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