翌日物フォワードの加重平均による算術フォワードの近似
記事 arXiv papers · 著者: Álvaro Romaniega
サマリー
このノートは、算術フォワードを翌日物フォワードの加重平均で近似できる理由を検討しています。各翌日物フォワードをモデル依存の算術係数で調整する式を提示します。市場環境によっては係数が数値的に安定し、1に近いため、有用な精度を保ちながら簡便な近似で計算コストを減らせる可能性があります。
ガウス型Heath-Jarrow-Mortonモデルのもとで、理論的な境界と係数の閉形式を検討しています。また、導出した形式の一つを、Fed Fundsレートの算術平均評価に関する先行研究の近似と比較しています。抜粋は理論とモデルに基づく根拠を示しますが、幅広い実証検証や市場環境ごとの近似精度は報告していません。したがって実用性は、係数が適切な挙動を保つ仮定とシナリオに左右されます。
主なアイデア
- 算術フォワードは、調整係数を用いて翌日物フォワードの加重平均で表せます。
- 特定のシナリオでは、1に近い簡略化された係数により計算コストの低い近似が可能です。
- ガウス型HJMモデルのもとで理論的境界と閉形式を導出します。
- 導出された近似の一つを、先行研究で提案されたFed Fundsレートの手法と比較します。
- 抜粋では理論的根拠を説明していますが、幅広い実証精度の検証は示されていません。
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全文
# Note on a Theoretical Justification for Approximations of Arithmetic Forwards
# Note on a Theoretical Justification for Approximations of Arithmetic Forwards
This note explores the theoretical justification for some approximations of arithmetic forwards ($F_a$) with weighted averages of overnight (ON) forwards ($F_k$). The central equation presented in this analysis is: \begin{equation*} F_a(0;T_s,T_e)=\frac{1}{τ(T_s,T_e)}\sum_{k=1}^K τ_k \mathcal{A}_k F_k\,, \end{equation*} with $\mathcal{A}_k$ being explicit model-dependent quantities, numerically stable and close to one under certain market scenarios. We will present computationally cheaper methods that approximate $F_a$, i.e., we will define some $\{\tilde{\mathcal{A}}_k\}_{k=1}^K$ such that \begin{equation*} F_a(0;T_s,T_e)\approx \frac{1}{τ(T_s,T_e)}\sum_{k=1}^K τ_k \tilde{\mathcal{A}}_k F_k\,, \end{equation*} thereby gaining some intuition about the arithmetic factors $\mathcal{A}_k$. Additionally, theoretical bounds and closed-form expressions for the arithmetic factors $\mathcal{A}_k$ in the context of Gaussian HJM models are explored. Finally, we demonstrate that one of these forms can be closely aligned with an approximation suggested by Katsumi Takada in his work on the valuation of arithmetic averages of Fed Funds rates.出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0
この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。