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Enregistrement W3151188569

Modeling and Pricing of Swaps for Financial and Energy Markets with Stochastic Volatilities

2013· preprint· en· W3151188569 sur OpenAlexaboutno aff
Anatoliy Swishchuk

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStochastic volatilityHeston modelFutures contractVariance swapEconometricsImplied volatilityEconomicsVolatility (finance)Volatility swapFinancial marketFinancial economicsValuation of optionsForward volatilitySABR volatility modelFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modeling and Pricing of Swaps for Financial and Energy Markets with Stochastic Volatilities is devoted to the modeling and pricing of various kinds of swaps, such as those for variance, volatility, covariance, correlation, for financial and energy markets with different stochastic volatilities, which include CIR process, regime-switching, delayed, mean-reverting, multi-factor, fractional, Levy-based, semi-Markov and COGARCH(1,1). One of the main methods used in this book is change of time method. The book outlines how the change of time method works for different kinds of models and problems arising in financial and energy markets and the associated problems in modeling and pricing of a variety of swaps. The book also contains a study of a new model, the delayed Heston model, which improves the volatility surface fitting as compared with the classical Heston model. The author calculates variance and volatility swaps for this model and provides hedging techniques. The book considers content on the pricing of variance and volatility swaps and option pricing formula for mean-reverting models in energy markets. Some topics such as forward and futures in energy markets priced by multi-factor Levy models and generalization of Black-76 formula with Markov-modulated volatility are part of the book as well, and it includes many numerical examples such as S&P60 Canada Index, S&P500 Index and AECO Natural Gas Index. Contents: Stochastic Volatility Stochastic Volatility Models Swaps Change of Time Methods Black-Scholes Formula by Change of Time Method Modeling and Pricing of Swaps for Heston Model Modeling and Pricing of Variance Swaps for Stochastic Volatilities with Delay Modeling and Pricing of Variance Swaps for Multi-Factor Stochastic Volatilities with Delay Pricing Variance Swaps for Stochastic Volatilities with Delay and Jumps Variance Swap for Local L¨¦vy-Based Stochastic Volatility with Delay Delayed Heston Model: Improvement of the Volatility Surface Fitting Pricing and Hedging of Volatility Swap in the Delayed Heston Model Pricing of Variance and Volatility Swaps with Semi-Markov Volatilities Covariance and Correlation Swaps for Markov-Modulated Volatilities Volatility and Variance Swaps for the COGARCH(1,1) Model Variance and Volatility Swaps for Volatilities Driven by Fractional Brownian Motion Variance and Volatility Swaps in Energy Markets Explicit Option Pricing Formula for a Mean-Reverting Asset in Energy Markets Forward and Futures in Energy Markets: Multi-Factor L¨¦vy Models Generalization of Black-76 Formula: Markov-Modulated Volatility Readership: Post-graduate level researchers and professionals with interest in the modeling and pricing of swaps for energy and financial markets. Key Features: Provides coverage on topic of swaps not covered in such detail by other titles, in relation to energy and financial markets In particular, offers a comprehensive treatment of various types of swaps and a variety of stochastic volatility models, in relation to energy and financial markets

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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