Asian Options Pricing and Parameter Estimation of Uncertain Mean‐Reverting Currency Model With Exponential Ornstein–Uhlenbeck Exchange Rate
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces an uncertain mean‐reverting currency model that incorporates floating domestic and foreign interest rates along with an exponential Ornstein–Uhlenbeck exchange rate process, all grounded in uncertainty theory. Pricing formulas for both Asian call and put options are derived within this framework. The parameters of the model are estimated using real financial data from Canada and the United States, including the Canadian Overnight Repo Rate Average (CORRA), the American Federal Funds Effective Rate (AFFER), and the monthly average exchange rate of the US Dollar to the Canadian Dollar (USDCAD). The method of moments is applied to estimate the unknown parameters, and goodness‐of‐fit tests are conducted to validate the parameter estimates. Numerical experiments demonstrate that Asian option prices decrease as domestic and foreign initial interest rates increase. The prices of call and put options show divergent behaviors with respect to the initial exchange rate and the fixed strike price. Additionally, the paper investigates the nonlinear relationship between option prices and expiration time. In the appendix, the uncertain currency model is transformed into a stochastic currency model, and statistical tests confirm its inapplicability to the selected data, thereby substantiating the choice of the uncertain currency model.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».