Pricing with finite dimensional dependence
有限维依赖下的衍生品定价AI 解读 ↓
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有限维依赖下的衍生品定价
- 研究问题
- 当马尔可夫因子满足有限维依赖条件时，能否获得显式衍生品价格，并判断以积分波动率支付替代已实现波动率支付的误差？
- 方法与思路
- 作者在有限维依赖的马尔可夫因子模型中推导衍生品价格及期限结构公式，并通过已实现与积分波动率互换价格比较说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称有限维依赖支持显式定价公式；当波动率的波动较大时，替换两类波动率支付可能造成不可忽略的定价误差。
- 阅读关注点
- 应核对有限维依赖的严格定义、定价测度下的因子条件，以及采样频率和波动率的波动如何决定互换价格差异。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定有限维依赖条件的适用范围或误差量级；也不能认定其普遍优于仿射动态因子模型。
原文摘要
We consider derivative pricing in factor models, where the factor is Markov with Finite Dimensional Dependence (FDD). The FDD condition allows for explicit formulas for derivative prices and their term structure and in this respect is a serious competitor of models with affine dynamic factors. The approach is illustrated by a comparison of the prices of realized and integrated volatility swaps. We show that the usual practice of replacing a payoff written on the realized volatility by the payoff written on the integrated volatility can imply pricing errors which are not negligible when the volatility of the volatility is large.