A tale of two option markets: Pricing kernels and volatility risk
两个期权市场的定价核与波动率风险AI 解读 ↓
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两个期权市场的定价核与波动率风险
- 研究问题
- 股票指数期权与VIX期权价格揭示了怎样的状态依赖定价核，多个波动率因素如何影响其形状，联合定价核又如何恢复？
- 方法与思路
- 作者利用标普500和VIX期权，条件于VIX及方差互换期限结构斜率非参数估计边际定价核，再用完整参数模型恢复联合核。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称条件收益定价核大体向下倾斜，波动率定价核呈U形，对既有波动率风险模型构成挑战；联合核借助参数模型恢复。
- 阅读关注点
- 应核对期权价格到边际定价核的识别步骤、尾部估计可靠性，以及波动率条件变量选择和联合核所依赖的参数模型限制。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，数据期间与形状估计的不确定性未说明；联合定价核并非非参数识别，其结论依赖额外参数模型。
原文摘要
Using both S&P 500 option and recently introduced VIX option prices, we study pricing kernels and their dependence on multiple volatility factors. We first propose nonparametric estimates of marginal pricing kernels, conditional on the VIX and the slope of the variance swap term structure. Our estimates highlight the state-dependence nature of the pricing kernels. In particular, conditioning on volatility factors, the pricing kernel of market returns exhibit a downward sloping shape up to the extreme end of the right tail. Moreover, the volatility pricing kernel features a striking U-shape, implying that investors have high marginal utility in both high and low volatility states. This finding on the volatility pricing kernel presents a new empirical challenge to both existing equilibrium and reduced-form asset pricing models of volatility risk. Finally, using a full-fledged parametric model, we recover the joint pricing kernel, which is not otherwise identifiable.