Option Pricing with State-dependent Pricing Kernel
状态依赖定价核下的期权定价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：摘要明确以状态切换 Realized GARCH 刻画波动率，并构造定价核与欧式期权价格，因此对应资产定价及波动率。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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状态依赖定价核下的期权定价
- 研究问题
- 如何让期权定价中的方差风险溢价随市场状态变化，并借助波动率状态切换解释投资者风险厌恶与期权价格的动态？
- 方法与思路
- 作者将马尔可夫状态切换与 Realized GARCH 结合，构造状态依赖的定价核，并通过解析近似推导欧式期权定价公式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在一九九〇至二〇一九年标普五百指数期权应用中，波动特定风险厌恶随时间变化，定价误差降低至少百分之十五。
- 阅读关注点
- 应核对定价核的条件、状态识别、解析近似误差及风险溢价解释，并核对竞争模型、误差指标和样本内外比较方式。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实。误差改善是摘要报告的结果，比较基准与统计不确定性未说明，不能推断普遍优势。
原文摘要
We introduce a new volatility model for option pricing that combines Markov switching with the Realized GARCH framework. This leads to a novel pricing kernel with a state-dependent variance risk premium and a pricing formula for European options, which is derived with an analytical approximation method. We apply the Markov switching Realized GARCH model to S&P 500 index options from 1990 to 2019 and find that investors' aversion to volatility-specific risk is time-varying. The proposed framework outperforms competing models and reduces (in-sample and out-of-sample) option pricing errors by 15% or more.