Empirical Assessment of an Intertemporal option Pricing Model with Latent variables
Notice bibliographique
Résumé
On évalue dans cet article la performance empirique d'un modèle dynamique d'évaluation d'options qui fournit une formule de prix fondée sur des processus latents de variables d'état. Cette formule est une généralisation de la formule dite de Hull et White (1987) qui évalue une option européenne écrite sur un actif à volatilité stochastique. On propose dans un premier temps de fonder sur cette formule une procédure empirique ad hoc permettant l'évaluation d'une option à partir du calcul de deux paramètres implicites extraits sur les prix d'options observés la veille. Appliquée à la prévision des prix d'options sur l'indice S&P 500, cette procédure offre un gain de précision significatif par rapport à la pratique usuelle de prévision des prix à travers une volatilité implicite conformément à ce que suggère la formule de Hull et White. Dans un second temps, on propose de particulariser le modèle dans un contexte d'équilibre intertemporel avec utilité récursive. On fournit alors des résultats d'expériences de Monte Carlo montrant que les statistiques de prix d'options produisent des estimateurs des paramètres structurels de l'équilibre beaucoup plus précis que les données de prix de l'actif sous-jacent. Ceci suggère en retour que les paramètres structurels devraient jouer un rôle important dans l'évaluation d'options. Cette affirmation est validée empiriquement sur les données d'options sur l'indice S&P 500 en montrant que la formule de Hull et White est dominée, en termes de prévision des prix d'options hors-échantillon par une formule dépendant explicitement de paramètres de préférence, a fortiori si ceux-ci prennent en compte de façon non contrainte à la fois l'aversion pour le risque et l'élasticité de substitution intertemporelle.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».