Регулирование стохастических часов для моделирования асимметрии и хвостов доходности

Сводка

В статье предлагаются регулируемые стохастические часы для финансовых моделей в непрерывном времени, которые отражают торговую активность и помогают учитывать асимметричные доходности с тяжёлыми хвостами. Метод модифицирует часы, построенные на субординаторах Леви или более общих процессах с неотрицательными независимыми приращениями, с помощью ядер, мотивированных многократным усреднением. Параметр регулирования задаёт степень корректировки без сокращения числа сделок или изменения интенсивности торговли.

Авторы анализируют преобразования Лапласа, характеристические триплеты и кумулянты; возможные применения включают оценивание, калибровку опционов и моделирование. Они разрабатывают процедуру оценивания на основе моментов с профильным правдоподобием для отдельных моделей скачков и диффузии, а также моделей с усечённым устойчивым распределением, затем изучают дневную доходность S&P 500 и биткоина. Эмпирический анализ представлен как свидетельство желательных эффектов, однако в выдержке не указаны результаты или их величина. Подход также зависит от выбранных семейств часов и предположений модели.

Ключевые идеи

• Регулируемые стохастические часы предназначены для учёта асимметрии и хвостового риска доходности.
• Выбор ядер регулирует процессы с неотрицательными независимыми приращениями, не меняя интенсивность торговли или число сделок.
• Гиперпараметр задаёт степень регулирования и позволяет получать широкий диапазон асимметрии и эксцесса.
• Метод включает теоретический анализ, оценивание, калибровку опционов и моделирование.
• В эмпирическом исследовании используются дневные доходности S&P 500 и биткоина.

Теги

# Regulating stochastic clocks


# Regulating stochastic clocks









Stochastic clocks represent a class of time change methods for incorporating trading activity into continuous-time financial models, with the ability to deal with typical asymmetrical and tail risks in financial returns. In this paper we propose a significant improvement of stochastic clocks for the same objective but without decreasing the number of trades or changing the trading intensity. Our methodology targets any Lévy subordinator, or more generally any process of nonnegative independent increments, and is based on various choices of regulating kernels motivated from repeated averaging. By way of a hyperparameter linked to the degree of regulation, arbitrarily large skewness and excess kurtosis of returns can be easily achieved. Generic-time Laplace transforms, characterizing triplets, and cumulants of the regulated clocks and subsequent mixed models are analyzed, serving purposes ranging from statistical estimation and option price calibration to simulation techniques. Under specified jump--diffusion processes and tempered stable processes, a robust moment-based estimation procedure with profile likelihood is developed and a comprehensive empirical study involving S\&P500 and Bitcoin daily returns is conducted to demonstrate a series of desirable effects of the proposed methods.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.