U.S. stock market crash risk, 1926–2010
美国股票市场崩盘风险：1926—2010年AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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美国股票市场崩盘风险：1926—2010年
- 研究问题
- 不同的时间变换 Lévy 过程能否刻画美国股票收益的随机波动与极端观测，时变自相关又有何影响？
- 方法与思路
- 作者扩展既有估计方法，估计带时变自相关的单因子和双因子随机波动率／Lévy 模型，获得每日滤波状态。
- 材料陈述的贡献
- 摘要强调历史收益自相关随时间变化，需要额外状态变量，并考察模型对期权定价及金融危机期间 VIX 的含义。
- 阅读关注点
- 应核对波动、跳跃与自相关状态如何区分识别，极端收益的拟合表现，以及从历史收益模型到期权定价的连接。
- 阅读边界
- 摘要未报告各模型的相对拟合结果、崩盘概率或定价误差，也未说明风险中性转换条件，不能据此判断哪个模型最优。
原文摘要
This paper examines how well alternate time-changed Lévy processes capture stochastic volatility and the substantial outliers observed in U.S. stock market returns over the past 85 years. The autocorrelation of daily stock market returns varies substantially over time, necessitating an additional state variable when analyzing historical data. I estimate various one- and two-factor stochastic volatility/Lévy models with time-varying autocorrelation via extensions of the Bates (2006) methodology that provide filtered daily estimates of volatility and autocorrelation. The paper explores option pricing implications, including for the Volatility Index (VIX) during the recent financial crisis.