論文の概要: Valuing Exotic Options and Estimating Model Risk
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12551v1
- Date: Mon, 22 Mar 2021 05:03:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-25 05:49:22.524445
- Title: Valuing Exotic Options and Estimating Model Risk
- Title（参考訳）: エキゾチックなオプションの評価とモデルリスクの推定
- Authors: Jay Cao, Jacky Chen, John Hull, Zissis Poulos
- Abstract要約: 本稿では,ボラティリティ面上の点をニューラルネットワークに入力する特徴点とする代替手法を検討する。
これをボラティリティ・フィーチャー・アプローチ(VFA)と呼ぶ。
ニューラルネットワークの開発に事前の計算時間が投資されると、VFAを使用したエキゾチックなオプションの評価は非常に速くなります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3313576045747072
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A common approach to valuing exotic options involves choosing a model and
then determining its parameters to fit the volatility surface as closely as
possible. We refer to this as the model calibration approach (MCA). This paper
considers an alternative approach where the points on the volatility surface
are features input to a neural network. We refer to this as the volatility
feature approach (VFA). We conduct experiments showing that VFA can be expected
to outperform MCA for the volatility surfaces encountered in practice. Once the
upfront computational time has been invested in developing the neural network,
the valuation of exotic options using VFA is very fast. VFA is a useful tool
for the estimation of model risk. We illustrate this using S&P 500 data for the
2001 to 2019 period.
- Abstract（参考訳）: エキゾチックな選択肢を評価するための一般的なアプローチは、モデルを選択し、そのパラメータをできるだけ正確に変動面に合わせることである。
これをモデルキャリブレーションアプローチ(MCA)と呼ぶ。
本稿では,ボラティリティ面上の点をニューラルネットワークに入力する特徴点とする代替手法を検討する。
これをボラティリティ機能アプローチ(VFA)と呼ぶ。
我々は,実際に発生する変動面に対して,VFAがMCAを上回ることが期待できる実験を行った。
ニューラルネットワークの開発に前もって計算時間を投資すれば、VFAを使ったエキゾチックなオプションの評価は非常に高速になる。
VFAはモデルリスクの推定に有用なツールです。
2001年から2019年までのs&p 500データを用いてこれを示す。
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