Pricing of Averaged Variance, Volatility, Covariance and Correlation Swaps with Semi-Markov Volatilities
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we consider the problem of pricing variance, volatility, covariance and correlation swaps for financial markets with semi-Markov volatilities. The paper’s motivation derives from the fact that in many financial markets, the inter-arrival times between book events are not independent or exponentially distributed but instead have an arbitrary distribution, which means they can be accurately modelled using a semi-Markov process. Through the results of the paper, we hope to answer the following question: Is it possible to calculate averaged swap prices for financial markets with semi-Markov volatilities? This question has not been considered in the existing literature, which makes the paper’s results novel and significant, especially when one considers the increasing popularity of derivative securities such as swaps, futures and options written on the volatility index VIX. Within this paper, we model financial markets featuring semi-Markov volatilities and price-averaged variance, volatility, covariance and correlation swaps for these markets. Formulas used for the numerical evaluation of averaged variance, volatility, covariance and correlation swaps with semi-Markov volatilities are presented as well. The formulas that are detailed within the paper are innovative because they provide a new, simplified method to price averaged swaps, which has not been presented in the existing literature. A numerical example involving the pricing of averaged variance, volatility, covariance and correlation swaps in a market with a two-state semi-Markov process is presented, providing a detailed overview of how the model developed in the paper can be used with real-life data. The novelty of the paper lies in the closed-form formulas provided for the pricing of variance, volatility, covariance and correlation swaps with semi-Markov volatilities, as they can be directly applied by derivative practitioners and others in the financial industry to price variance, volatility, covariance and correlation swaps.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».