How Much Do Negative Probabilities Matter in Option Pricing?: A Case of a Lattice-Based Approach for Stochastic Volatility Models
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we focus on two-factor lattices for general diffusion processes with state-dependent volatilities. Although it is common knowledge that branching probabilities must be between zero and one in a lattice, few methods can guarantee lattice feasibility, referring to the property that all branching probabilities at all nodes in all stages of a lattice are legitimate. Some practitioners have argued that negative probabilities are not necessarily ‘bad’ and may be further exploited. A theoretical framework of lattice feasibility is developed in this paper, which is used to investigate how negative probabilities may impact option pricing in a lattice approach. It is shown in this paper that lattice feasibility can be achieved by adjusting a lattice’s configuration (e.g., grid sizes and jump patterns). Using this framework as a benchmark, we find that the values of out-of-the-money options are most affected by negative probabilities, followed by in-the-money options and at-the-money options. Since legitimate branching probabilities may not be unique, we use an optimization approach to find branching probabilities that are not only legitimate but also can best fit the probability distribution of the underlying variables. Extensive numerical tests show that this optimized lattice model is robust for financial option valuations.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».