Option Valuation with Conditional Heteroskedasticity and Nonnormality
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Nous prsentons les rsultats d'une tude portant sur l'valuation de crances ventuelles de style europen pour une grande varit de caractristiques lies au rendement des actifs sousjacents. Les rsultats de notre valuation proposent en temps discret une formule tat-espace infinie, partir du principe de non-arbitrage et d'une mesure de martingale quivalente. Notre approche permet de tenir compte de formes gnrales d'htroscdasticit dans les rendements et d'obtenir, dans des cas spciaux, des rsultats d'valuation lis aux processus homoscdastiques. Elle permet aussi de considrer les innovations conditionnellement non normales en matire de rendement, ce qui reprsente un facteur critique, compte tenu du fait que l'htroscdasticit ne permet pas, elle seule, de saisir pleinement le caractre ironique de l'option. Nous analysons une catgorie de mesures de martingale quivalentes dont la dynamique du rendement risque-neutre obtenu est de la mme famille de distribution que la dynamique du rendement physique. Dans ce cas, notre cadre d'tude soutient les rsultats d'valuation obtenus par Nous tendons ces rsultats aux mesures de martingale quivalentes plus gnrales et aux modles de volatilit stochastique en temps discret et analysons aussi la relation entre nos rsultats et ceux obtenus dans le cas des modles en temps continu.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it