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多尺度随机波动下期货衍生品的一阶定价

文章 arXiv papers · 作者: Jean-Pierre Fouque et al.
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总结

这篇论文提出一种方法，用于计算多尺度随机波动下期货衍生品价格的一阶近似。该方法为奇异摄动方法提供了另一种选择，无需对收益函数的正则性作额外假设。它还支持通过简便流程对模型进行隐含波动率校准。只要标的衍生品存在一阶近似，其核心论证或可扩展至利率衍生品和复合衍生品。

作者认为该模型尤其适用于大宗商品，因为它结合了现货价格的均值回归和多尺度波动。作者报告称，他们通过对原油期货期权进行校准验证了模型，拟合的隐含波动率效果良好。文档没有提供校准细节或比较误差指标，因此无法独立评估拟合效果，也无法判断该方法在其他产品和条件下的表现。

核心观点

  • 该方法计算多尺度随机波动下期货衍生品价格的一阶近似。
  • 该方法被视为奇异摄动技术的一种替代方案。
  • 该方法无需对收益函数的正则性作额外假设，并支持隐含波动率校准。
  • 该模型结合现货价格均值回归与多尺度随机波动，作者提出这种设定适用于大宗商品。
  • 据报告，使用原油期货期权进行校准后，模型对隐含波动率的拟合效果良好，但文档未提供进一步的拟合统计数据。

标签

期货大宗商品期权波动率衍生品定价
全文
# Multiscale Stochastic Volatility Model for Derivatives on Futures


# Multiscale Stochastic Volatility Model for Derivatives on Futures









In this paper we present a new method to compute the first-order approximation of the price of derivatives on futures in the context of multiscale stochastic volatility of Fouque \textit{et al.} (2011, CUP). It provides an alternative method to the singular perturbation technique presented in Hikspoors and Jaimungal (2008). The main features of our method are twofold: firstly, it does not rely on any additional hypothesis on the regularity of the payoff function, and secondly, it allows an effective and straightforward calibration procedure of the model to implied volatilities. These features were not achieved in previous works. Moreover, the central argument of our method could be applied to interest rate derivatives and compound derivatives. The only pre-requisite of our approach is the first-order approximation of the underlying derivative. Furthermore, the model proposed here is well-suited for commodities since it incorporates mean reversion of the spot price and multiscale stochastic volatility. Indeed, the model was validated by calibrating it to options on crude-oil futures, and it displays a very good fit of the implied volatility.

在遵守原作品许可的前提下，附作者信息全文展示。 许可协议: abstract CC0

此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。