Estimation of objective and risk-neutral distributions based on moments of integrated volatility
基于积分波动率矩估计真实世界与风险中性分布AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要联合高频价格与期权信息估计随机波动率模型及风险中性参数。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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基于积分波动率矩估计真实世界与风险中性分布
- 研究问题
- 如何联合利用期权价格与高频现货价格，在随机波动率模型中估计真实世界概率测度和风险中性测度下的参数？
- 方法与思路
- 作者提出矩估计程序，结合积分波动率矩的解析表达式、期权价格及隐含波动率的级数展开，并开展模拟和实证。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该程序实现简单且快速，模拟显示其效率优势，汇率期货与标普 500 应用结果与更复杂方法的既有结果相符。
- 阅读关注点
- 应核对两种测度参数的识别、积分波动率矩与价格展开的误差，以及模拟中比较方法、计算成本和效率指标的设置。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断模型假设、展开阶数与效率优势范围；与既有结果相符也不足以验证模型设定。
原文摘要
In this paper, we present an estimation procedure which uses both option prices and high-frequency spot price feeds to estimate jointly the objective and risk-neutral parameters of stochastic volatility models. The procedure is based on a method of moments that uses analytical expressions for the moments of the integrated volatility and series expansions of option prices and implied volatilities. This results in an easily implementable and rapid estimation technique. An extensive Monte Carlo study compares various procedures and shows the efficiency of our approach. Empirical applications to the Deutsche mark-US dollar exchange rate futures and the S&P 500 index provide evidence that the method delivers results that are in line with the ones obtained in previous studies where much more involved estimation procedures were used.