Density approximations for multivariate affine jump-diffusion processes
多元仿射跳跃扩散过程的密度近似AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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多元仿射跳跃扩散过程的密度近似
- 研究问题
- 如何为多元仿射跳跃扩散过程构造可快速计算的转移密度近似，并用于期权定价、信用风险及似然推断？
- 方法与思路
- 作者在加权Hilbert空间建立密度近似理论，构造闭式展开，并给出仿射模型转移密度存在及可微的参数条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，展开可用于期权定价、信用风险和似然推断，并在所考察应用中表现为计算快速、准确且数值稳定。
- 阅读关注点
- 应核对所有多项式矩存在的要求、密度存在和可微条件、展开截断误差，以及应用中的精度和速度比较。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法量化精度与速度，也不能推广到不满足矩条件的过程；具体参数限制未说明。
原文摘要
We introduce closed-form transition density expansions for multivariate affine jump-diffusion processes. The expansions rely on a general approximation theory which we develop in weighted Hilbert spaces for random variables which possess all polynomial moments. We establish parametric conditions which guarantee existence and differentiability of transition densities of affine models and show how they naturally fit into the approximation framework. Empirical applications in option pricing, credit risk, and likelihood inference highlight the usefulness of our expansions. The approximations are extremely fast to evaluate, and they perform very accurately and numerically stable.