带随机延迟的二元正态逆高斯过程：高效模拟及在能源市场中的应用
计算金融
2020-11-10 v1 概率论
数理金融
证券定价
摘要
利用 Gardini 等人 [11] 中引入的自分解从属过程的概念，我们构建了一种能够捕捉随机延迟的新的二元正态逆高斯过程。此外，我们还开发了一种新的路径模拟方案，该方案依赖于自分解逆高斯定律与具有逆高斯平稳分布的 L\'evy 驱动的 Ornstein-Uhlenbeck 过程之间的数学联系。我们表明，我们的方法改进了 Zhang 和 Zhang [23] 中详述的现有模拟方案，因为它不依赖于接受-拒绝方法。最终，这些结果被应用于能源市场的建模以及使用所提出的蒙特卡洛方案和傅里叶技术对价差期权进行定价。
引用
@article{arxiv.2011.04256,
title = {A bivariate Normal Inverse Gaussian process with stochastic delay: efficient simulations and applications to energy markets},
author = {Matteo Gardini and Piergiacomo Sabino and Emanuela Sasso},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.04256},
year = {2020}
}
备注
26 pages, 4 figures, 13 tables