Bewegungsdurchschnitt Stochastische Volatilität

Hallo. Ich vergesse die Log-Volatilität von zwei SV-Modellen mit einer Anwendung auf MATLAB. Da ich ein Rookie in diesem Bereich bin, weiß ich nicht, ob ich mich bei der Interpretation der Grafik nicht irre. Meiner Meinung nach das einzige, was ich sagen kann ist, dass die Standard-SV-Modell unterschätzen die Volatilität in der Volatilität ist klein, aber ich bin mir nicht sicher, meine Grafik. Hast du jemals so etwas gesehen. Bin ich völlig falsch und für das Standardmodell siehe: Chan, J. C.C. Und Hsiao, C. Y.L (2014). Schätzung der stochastischen Volatilitätsmodelle mit schweren Schwänzen und serieller Abhängigkeit. In: I. Jeliazkov und X. S. Yang (Eds.), Bayes'sche Inferenz in den Sozialwissenschaften, 159-180, John Wiley amp Sons, New York. Gefragt am 11. Juni 16 um 15: 57From bewegte durchschnittliche lokale und stochastische Volatilitätsmodelle zu 2-Faktor Stochastische Volatilitätsmodelle Zeige abstrakt Ausblenden abstrakt ABSTRAKT: Drei Prozesse, die die Beharrlichkeit der Volatilität widerspiegeln, werden zunächst durch die Auswertung von drei Lvy-Prozessen zu einer Zeitänderung, die durch das Integral gegeben wird, formuliert Eines mittelumregenden Quadratwurzelprozesses. Das Modell für die mittlere Rückkehrzeitveränderung wird dann verallgemeinert, um nicht-Gaußsche Modelle zu umfassen, die Lösungen für Ornstein-Uhlenbeck-Gleichungen sind, die von einseitigen diskontinuierlichen Lvy-Prozessen angetrieben werden, die eine Korrelation mit dem Bestand ermöglichen. Positive Aktienkursprozesse werden durch Exponentiierung und Mittelkorrektur dieser Prozesse oder alternativ durch stochastische Exponentierung dieser Prozesse erhalten. Die charakteristischen Funktionen für den Log-Preis können genutzt werden, um Optionspreise über die schnelle Fourier-Transformation zu erbringen. Im Allgemeinen führt die wesentlich korrigierte Potenzierung besser aus als die Verwendung der stochastischen Exponentiale. Es wird beobachtet, dass das Mittelkorrektur-Exponentialmodell kein Martingal in der Filtration ist, in dem es ursprünglich definiert ist. Dies führt uns dazu, die wichtige Eigenschaft von Martingal-Marginals zu formulieren und zu untersuchen, wo wir Martotten in veränderten Filtrationen suchen, die mit den eindimensionalen Randverteilungen des Prozesses zu jedem zukünftigen Zeitpunkt übereinstimmen. Volltext Artikel Jul 2003 Peter Carr Hlyette Geman Dilip B. Madan Marc Yor Zeige abstrakt Ausblenden ABSTRAKT: In dieser Arbeit präsentieren wir ein Arbitrage-Preisrahmen für die Bewertung und Absicherung von Kontingent-Aktienindexansprüchen in Gegenwart eines stochastischen Begriffs und einer Streikstruktur Volatilität Unser Ansatz zur stochastischen Volatilität ähnelt dem Heath-Jarrow-Morton (HJM) - Ansatz zu stochastischen Zinssätzen. Ausgehend von einem anfänglichen Satz von Indexoptionspreisen und der damit verbundenen lokalen Volatilitätsoberfläche zeigen wir, wie man eine Familie von kontinuierlichen stochastischen Prozessen aufbaut, die die Arbitrage-freie Evolution dieser lokalen Flüchtigkeitsfläche durch die Zeit bestimmen. Die No-Arbitrage-Bedingungen sind ähnlich, aber mehr beteiligt als die HJM-Bedingungen für arbitragefreie stochastische Bewegungen der Zinskurve. Sie garantieren, dass auch unter einer allgemeinen stochastischen Volatilitätsentwicklung die anfänglichen Optionen Preise oder ihre gleichwertigen BlackScholes implizierten Volatilitäten fair bleiben. Wir stellen stochastische implizierte Bäume als diskrete Implementierungen unserer Familie von kontinuierlichen Zeitmodellen vor. Die Knoten eines stochastischen implizierten Baumes bleiben im Laufe der Zeit fixiert. Während jedes diskreten Zeitschrittes bewegt sich der Index zufällig von seinem Anfangsknoten zu einem Knoten auf dem nächsten Zeitniveau, während die lokalen Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen den Knoten auch variieren. Die Änderung der Übergangswahrscheinlichkeiten entspricht einer allgemeinen (multifaktor) stochastischen Variation der lokalen Flüchtigkeitsfläche. Ausgehend von jedem Knoten müssen die zukünftigen Bewegungen des Index und die lokalen Volatilitäten eingeschränkt werden, so dass die Übergangswahrscheinlichkeiten für alle zukünftigen Knoten gleichzeitig martingales sind. Dies garantiert, dass die anfänglichen Optionspreise fair bleiben. Auf dem Baum werden diese martingale Bedingungen durch geeignete Auswahl der Driftparameter für die Übergangswahrscheinlichkeiten an jedem zukünftigen Knoten bewirkt, so dass die nachfolgende Entwicklung des Index und der lokalen Flüchtigkeitsfläche nicht zu risikolosen Arbitragechancen führen wird Unterschiedliche Options - und Terminkontrakte oder deren zugrunde liegenden Index. Sie können stochastische implizite Bäume verwenden, um komplexe Indexoptionen oder andere derivative Wertpapiere mit Auszahlungen zu bewerten, die von der Indexvolatilität abhängen, auch wenn die Volatilitätsfläche sowohl schief als auch stochastisch ist. Die daraus resultierenden Sicherheitspreise stehen im Einklang mit den aktuellen Marktpreisen aller Standard-Index-Optionen und Forwards und mit dem Fehlen künftiger Arbitrage-Chancen im Rahmen. Die berechneten Optionswerte sind unabhängig von den Anlegernpräferenzen und dem Marktpreis des Index - oder Volatilitätsrisikos. Stochastische implizierte Bäume können auch verwendet werden, um Hedge-Ratios für jede bedingte Index-Sicherheit in Bezug auf seinen zugrunde liegenden Index und alle Standardoptionen, die auf diesem Index definiert sind, zu berechnen. Volltext Artikel Nov 2011 Emanuel Derman Iraj Kani Zeigen Sie abstrakt Ausblenden ABSTRAKT: In der Einstellung von affinex27 Sprungdiffusions-Zustandsprozessen liefert dieses Papier eine analytische Behandlung einer Klasse von Transformationen, einschließlich verschiedener Laplace - und Fourier-Transformationen als Sonderfälle Erlauben eine analytische Behandlung einer Reihe von Bewertung und ökonometrische Probleme. Beispiel-Anwendungen sind festverzinsliche Preismodelle, mit einer Rolle für intensity-basierte Modelle von Standard, sowie eine breite Palette von Option-Pricing-Anwendungen. Ein anschauliches Beispiel untersucht die Implikationen stochastischer Volatilität und Sprünge für die Optionsbewertung. Dieses Beispiel hebt den Einfluss auf die Option x27smirksx27 der gemeinsamen Verteilung der Sprünge in der Volatilität und Sprünge in den zugrunde liegenden Vermögenspreis, sowohl durch die Amplitude als auch die Sprungzeit. Artikel Feb 2000 Darrell Darrell Duffie Jun Pan Kenneth J. SingletonMoving durchschnittliche stochastische Volatilitätsmodelle mit Anwendung auf Inflationsprognose Wir stellen eine neue Klasse von Modellen vor, die sowohl stochastische Volatilität als auch gleitende durchschnittliche Fehler haben, wobei das bedingte Mittel eine staatliche Raumdarstellung hat. Mit einer gleitenden Mittelkomponente bedeutet jedoch, dass die Fehler in der Messgleichung nicht mehr seriell unabhängig sind und die Schätzung schwieriger wird. Wir entwickeln einen hinteren Simulator, der auf den jüngsten Fortschritten bei präzisionsbasierten Algorithmen zur Schätzung dieser neuen Modelle aufbaut. In einer empirischen Anwendung mit US-Inflation finden wir, dass diese gleitenden durchschnittlichen stochastischen Volatilitätsmodelle eine bessere In-Probe-Fitness - und Out-of-Probe-Prognoseleistung bieten als die Standardvarianten mit nur stochastischer Volatilität. JEL-Klassifikation Staatsplatz Unbeobachtete Komponenten Modell Präzision Spärlich Dichte Prognose Korrespondenz zu: Research School of Economics, ANU Hochschule für Wirtschaft und Wirtschaft, LF Crisp Building 26, Die Australian National University, Canberra ACT 0200, Australien. Tel. 61 2 612 57358 Fax: 61 2 612 50182. Copyright Kopie 2013 Elsevier B. V. Alle Rechte vorbehalten. Moving Durchschnittliche stochastische Volatilitätsmodelle mit Anwendung auf Inflationsprognose Die durchschnittliche und stochastische Volatilität sind zwei wichtige Komponenten für die Modellierung und Prognose makroökonomischer und finanzieller Zeitreihen. Die erstere zielt darauf ab, kurzfristige Dynamik zu erfassen, während letztere eine Volatilitäts-Clustering und eine zeitvariable Volatilität ermöglicht. Wir stellen eine neue Klasse von Modellen vor, die diese beiden nützlichen Features beinhaltet. Die neuen Modelle erlauben es dem bedingten Mittelprozess, eine staatliche Raumform zu haben. Als solches umfasst dieser allgemeine Rahmen eine Vielzahl von populären Spezifikationen, einschließlich der nicht beobachteten Komponenten und zeitvariablen Parametermodellen. Ein gleitender Mittelprozess bedeutet jedoch, dass die Fehler in der Messgleichung nicht mehr seriell unabhängig sind und die Schätzung schwieriger wird. Wir entwickeln einen hinteren Simulator, der auf den jüngsten Fortschritten in präzisionsbasierten Algorithmen aufbaut, um diese neue Klasse von Modellen zu schätzen. In einer empirischen Anwendung mit U. S.-Inflation finden wir, dass diese gleitenden durchschnittlichen stochastischen Volatilitätsmodelle eine bessere In-Probe-Fitness und Out-of-Probe-Prognose-Performance bieten als die Standardvarianten mit nur stochastischer Volatilität. Wenn Sie Probleme beim Herunterladen einer Datei haben, überprüfen Sie, ob Sie die richtige Anwendung haben, um sie zuerst anzuzeigen. Bei weiteren Problemen lesen Sie die IDEAS-Hilfeseite. Beachten Sie, dass diese Dateien nicht auf der IDEAS-Website sind. Bitte sei geduldig, da die Dateien groß sein können. Papier von der Australian National University, Hochschule für Wirtschaft und Wirtschaft, School of Economics in seiner Serie ANU Working Papers in Wirtschaftswissenschaften und Ökonometrie mit der Nummer 2012-591 zur Verfügung gestellt. Andere Versionen dieses Artikels: Finden Sie ähnliche Papiere von JEL Klassifizierung: C11 - Mathematische und quantitative Methoden - - Ökonometrische und statistische Methoden und Methodik: Allgemein - - - Bayesische Analyse: Allgemeines C51 - Mathematische und quantitative Methoden - - Ökonometrische Modellierung - - - Modell Bau und Schätzung C53 - Mathematische und quantitative Methoden - - Ökonometrische Modellierung - - - Prognose - und Vorhersagemodelle Simulationsmethoden Referenzen auf IDEAS Bitte melden Sie Zitat oder Referenzfehler an. oder. Wenn Sie der registrierte Autor der zitierten Arbeit sind, melden Sie sich bei Ihrem RePEc Author Service-Profil an. Klicken Sie auf Zitate und passen Sie entsprechende Einstellungen vor. Gary Koop Dimitris Korobilis, 2009. Prognose-Inflation mit dynamischen Modell-Mittelung, Arbeitspapier Serie 3409, Das Rimini-Zentrum für Wirtschaftsanalyse. Gary Koop Dimitris Korobilis, 2012. 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