A non-linear dynamic model of the variance risk premium
方差风险溢价的非线性动态模型AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究 VIX 动态、真实与风险中性测度之间的风险溢价，以及该溢价对股票收益的预测能力。
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方差风险溢价的非线性动态模型
- 研究问题
- 研究如何用非线性扩散刻画金融市场动态，并考察真实测度与风险中性测度下的漂移差异能否预测股票收益。
- 方法与思路
- 作者将仿射过程变换为非线性扩散，用似然方法估计两种测度下的 VIX 模型，其中风险中性测度的信息来自期货价格。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两种测度下均存在显著非线性，并将其漂移差定义为方差风险溢价，报告该指标对股票收益具有较强预测力。
- 阅读关注点
- 应核对过程变换与似然构造的条件、期货价格如何识别风险中性动态，以及收益预测的样本划分和比较基准。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断预测力的数值大小、样本外稳定性及对模型设定的敏感性，也不能推断其他版本变化。
原文摘要
We propose a new class of non-linear diffusion processes for modeling financial markets data. Our non-linear diffusions are obtained as transformations of affine processes. We show that asset-pricing and estimation is possible and likelihood estimation is straightforward. We estimate a non-linear diffusion model for the VIX index under both the objective measure and the risk-neutral measure where the latter is obtained from futures prices. We find evidence of significant non-linearity under both measures. We define the difference between the P and Q drift as a measure of the variance risk premium and show that it has strong predictive power for stock returns.