Leverage and feedback effects on multifactor Wishart stochastic volatility for option pricing
用于期权定价的多因子Wishart随机波动率杠杆与反馈效应AI 解读 ↓
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用于期权定价的多因子Wishart随机波动率杠杆与反馈效应
- 研究问题
- 多资产协方差过程如何同时容纳杠杆效应、反馈效应与多因子结构，并为期权定价和基于市场数据的估计提供可用形式？
- 方法与思路
- 作者提出非对称多因子Wishart随机波动率扩散，推导条件与无条件拉普拉斯变换，并建议结合价格及已实现协方差信息进行GMM估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出相关拉普拉斯变换的闭式解；纳斯达克100与标普500的双变量实证中，一般模型在若干嵌套模型间更受支持。
- 阅读关注点
- 应核对协方差过程的可行性条件、杠杆和反馈的参数化方式，以及GMM矩条件、模型比较准则和期权定价实现。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定定价误差或模型比较幅度；特定双变量样本中的模型偏好不能证明一般定价优势。
原文摘要
The paper proposes a general asymmetric multifactor Wishart stochastic volatility (AMWSV) diffusion process which accommodates leverage, feedback effects and multifactor for the covariance process. The paper gives the closed-form solution for the conditional and unconditional Laplace transform of the AMWSV models. The paper also suggests estimating the AMWSV model by the generalized method of moments using information not only of stock prices but also of realized volatilities and co-volatilities. The empirical results for the bivariate data of the NASDAQ 100 and S&P 500 indices show that the general AMWSV model is preferred among several nested models.