Identifying the volatility risk price through the leverage effect
通过杠杆效应识别波动率风险价格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：摘要直接讨论随机波动率资产定价中的收益与波动率风险价格，并利用杠杆效应识别，对应资产定价和波动率。
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通过杠杆效应识别波动率风险价格
- 研究问题
- 随机波动率资产定价模型中，能否仅用价格数据识别收益风险价格与波动率风险价格，并在杠杆效应较弱时可靠推断？
- 方法与思路
- 作者先在非参数离散时间指数仿射模型中研究识别，再在参数模型中推导最小距离准则，并构造识别稳健置信集。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称杠杆效应为仅凭价格数据识别两类风险价格提供途径，且所提置信集能够应对不同强度杠杆效应下的识别问题。
- 阅读关注点
- 应核对从收益与波动率联合分布识别风险价格的条件、弱杠杆效应造成准则近乎平坦的机制，以及置信集有效性范围。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，不能确定价格数据的观测要求或置信集宽度；弱杠杆效应下识别稳健推断并不保证估计精确。
原文摘要
In asset pricing models with stochastic volatility, uncertainty about volatility affects risk premia through two channels: aversion to decreasing returns and aversion to increasing volatility. We analyze the identification of and robust inference for structural parameters measuring investors’ aversions to these risks: the return risk price and the volatility risk price. In the presence of a leverage effect (instantaneous causality between the asset return and its volatility), we study the identification of both structural parameters with the price data only, without relying on additional option pricing models or option data. We analyze this identification challenge in a nonparametric discrete-time exponentially affine model, complementing the continuous-time approach of Bandi and Renò (2016). We then specialize to a parametric model and derive the implied minimum distance criterion relating the risk prices to the asset return and volatility’s joint distribution. This criterion is almost flat when the leverage effect is small, and we introduce identification-robust confidence sets for both risk prices regardless of the magnitude of the leverage effect.