Option Pricing: Real and Risk-Neutral Distributions
Notice bibliographique
Résumé
The central premise of the Black and Scholes [Black, F., Scholes, M. (1973). The pricing of options and corporate liabilities. Journal of Political Economy 81, 637–659]\nand Merton [Merton, R. (1973). Theory of rational option pricing. Bell Journal of Economics and Management Science 4, 141–184] option pricing theory is that there exists a self-financing dynamic trading policy of the stock and risk free accounts that renders the market dynamically complete. This requires that the market be complete and perfect. In this essay, we are concerned with cases in which dynamic trading breaks down either because the market is incomplete or because it is imperfect due to the presence of trading costs, or both. Market incompleteness renders the risk-neutral probability measure non unique and allows us to determine the option price only within a range. Recognition of trading costs requires a refinement in the definition\nand usage of the concept of a risk-neutral probability measure. Under these market conditions, a replicating dynamic trading policy does not exist. Nevertheless, we are\nable to impose restrictions on the pricing kernel and derive testable restrictions on the prices of options.We illustrate the theory in a series of market setups, beginning with\nthe single period model, the two-period model and, finally, the general multiperiod model, with or without transaction costs.We also review related empirical results that\ndocument widespread violations of these restrictions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».