Extreme-strike asymptotics for general Gaussian stochastic volatility models
Extreme-strike asymptotics for general Gaussian stochastic volatility models
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一般高斯随机波动率模型的极端走向渐近
DOI：
10.1007/s10436-018-0338-z
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发表时间：
2019
影响因子：
1
通讯作者：
Zhang, Xin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gulisashvili, Archil;Viens, Frederi;Zhang, Xin
考虑了一个随机波动率资产价格模型，其中波动率是具有任意给定均值和协方差的连续高斯过程的绝对值。通过展示一个Karhunen-Loève展开的集成方差，并使用一般的二次混沌变量的密度的尖锐估计，我们得到的资产价格密度的渐近为大或小的变量值，并研究在这些模型中的隐含波动率的翅膀行为。我们的主要结果提供了显式表达式的前三项在扩展的隐含波动率，基于三个基本的谱型统计的高斯过程：其协方差算子的顶部特征值，这个特征值的多重性，和thumm的平均函数的投影上的顶部特征空间。使用斯坦-斯坦和分数斯坦-斯坦模型的数值说明，包括参数校准的策略。
We consider a stochastic volatility asset price model in which the volatility is the absolute value of a continuous Gaussian process with arbitrary prescribed mean and covariance. By exhibiting a Karhunen–Loève expansion for the integrated variance, and using sharp estimates of the density of a general second-chaos variable, we derive asymptotics for the asset price density for large or small values of the variable, and study the wing behavior of the implied volatility in these models. Our main result provides explicit expressions for the first three terms in the expansion of the implied volatility, based on three basic spectral-type statistics of the Gaussian process: the top eigenvalue of its covariance operator, the multiplicity of this eigenvalue, and thenorm of the projection of the mean function on the top eigenspace. Numerical illustrations using the Stein–Stein and fractional Stein–Stein models are presented, including strategies for parameter calibration.
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DOI：
10.1007/978-3-540-71297-8_14
发表时间：
2009
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Clifford M. Hurvich;P. Soulier
通讯作者：
P. Soulier
隐含波动率的Lee矩公式、无矩爆炸的资产价格模型以及PITERBARG猜想的渐近等价
DOI：
10.1142/s0219024912500203
发表时间：
2012
影响因子：
0.5
作者：
Archil Gulisashvili
通讯作者：
Archil Gulisashvili
影响因子：
3
作者：
Deuschel, J. D.;Friz, P. K.;Violante, S.
通讯作者：
Violante, S.
奥恩斯坦-乌伦贝克桥的特性
DOI：
--
发表时间：
2013
期刊：
arXiv: Probability
影响因子：
--
作者：
S. Corlay
通讯作者：
S. Corlay
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影响因子：
1.8
作者：
Archil Gulisashvili;E. Stein
通讯作者：
E. Stein