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QUICK REVIEW

[论文解读] On a Heath-Jarrow-Morton approach for stock options

Jan Kallsen, Paul Krühner|arXiv (Cornell University)|May 24, 2013
Stochastic processes and financial applications参考文献 11被引用 5
一句话总结

本文提出了一种基于时间非时齐 Lévy 过程而非局部波动率模型的 Heath-Jarrow-Morton (HJM) 框架,用于建模整个股票期权价格曲面。该框架建立了无套利存在的必要与充分条件,并在基本构建模块给定的前提下证明了无套利模型的存在性与唯一性,为股权期权领域提供了比以往 HJM 方法更具灵活性且对跳跃更鲁棒的替代方案。

ABSTRACT

This paper aims at transferring the philosophy behind Heath-Jarrow-Morton to the modelling of call options with all strikes and maturities. Contrary to the approach by Carmona and Nadtochiy (2009) and related to the recent contribution Carmona and Nadtochiy (2012) by the same authors, the key parametrisation of our approach involves time-inhomogeneous Lévy processes instead of local volatility models. We provide necessary and sufficient conditions for absence of arbitrage. Moreover we discuss the construction of arbitrage-free models. Specifically, we prove their existence and uniqueness given basic building blocks.

研究动机与目标

  • 开发一个全面的 HJM 类框架,用于建模所有行权价与到期日的看涨期权价格曲面。
  • 通过用时间非时齐 Lévy 过程替代局部波动率模型,弥补以往基于局部波动率的 HJM 模型在理论上的不足。
  • 建立所得到的期权价格曲面模型中无套利存在的必要与充分条件。
  • 在对底层基本构建模块的一般假设下,证明无套利模型的存在性与唯一性。
  • 提供一种更具灵活性和鲁棒性的建模方法,能够容纳跳跃,尤其适用于短期期权。

提出的方法

  • 该模型以时间非时齐 Lévy 过程作为核心随机驱动因子,对期权价格曲面进行参数化。
  • 推导出确保无套利的漂移条件,将 HJM 漂移限制推广至 Lévy 设置。
  • 该构造依赖于由子ordinator驱动的 Fréchet 空间中的随机微分方程,从而实现无穷维状态动态。
  • 通过使用 Bochner 积分和因子映射对有限维近似进行极限过程,证明了存在性与唯一性。
  • 该方法利用状态空间的分解,将无穷维 SDE 问题简化为一系列有限维问题。
  • 通过与 Barndorff-Nielsen 和 Shephard 随机波动率模型相关的具体例子对框架进行了验证。

实验结果

研究问题

  • RQ1如何将 HJM 理念推广至使用时间非时齐 Lévy 过程来建模整个股票期权曲面?
  • RQ2对漂移与波动率结构施加何种条件可确保此类模型中无套利?
  • RQ3在此框架下,能否从基本构建模块唯一构造出无套利期权曲面模型?
  • RQ4与局部波动率模型相比,基于 Lévy 的参数化在灵活性与现实性方面有何改进?
  • RQ5所提出的模型与现有随机波动率模型(如 Barndorff-Nielsen 和 Shephard 模型)之间存在何种关系?

主要发现

  • 本文建立了期权价格曲面模型中无套利存在的必要与充分条件,将 HJM 漂移条件推广至 Lévy 设置。
  • 在对输入组件施加温和正则性条件的前提下,证明了控制期权曲面的无穷维 SDE 的解的存在性与路径唯一性。
  • 该模型框架能够容纳跳跃,特别适用于短期到期期权,解决了局部波动率模型的关键局限性。
  • 构建了一个具体实例,其对应于 Barndorff-Nielsen 和 Shephard 随机波动率模型,验证了该框架与已知模型的一致性。
  • 该方法通过将整个期权曲面作为状态变量嵌入,避免了频繁校准的需要,增强了理论一致性。
  • 解通过有限维近似序列的极限过程构造,确保在 Fréchet 空间拓扑下的收敛性。

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本解读由 AI 生成,并经人工编辑审核。