Nonparametric Model Calibration for Derivatives

Nonparametric Model Calibration for Derivatives
复制标题

导数的非参数模型校准

DOI：
--
复制
发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Riadh Zaatour
Riadh Zaatour
中科院分区：
--
文献类型：
--
作者：
F. Abergel;Rémy Tachet des Combes;Riadh Zaatour

文献摘要

被引文献

相似文献

一致性拟合香草期权曲面是导数建模中的一个重要问题。在本文中，我们考虑了三种不同的模型：局部和随机波动率，局部相关性，混合局部波动率与随机利率，并解决其精确的，非参数校准。该校准过程需要求解非线性偏积分-微分方程。采用一种改进的交替方向隐式算法，并对其进行了理论和数值分析。
Consistently fitting vanilla option surfaces is an important issue in derivative modelling. In this paper, we consider three different models: local and stochastic volatility, local correlation, hybrid local volatility with stochastic rates, and address their exact, nonparametric calibration. This calibration process requires solving a nonlinear partial integro-differential equation. A modified alternating direction implicit algorithm is used, and its theoretical and numerical analysis is performed.