基于贝叶斯熵逆理论的无噪声期权定价
统计力学
2007-05-23 v1
摘要
期权定价的一种流行方法是基于最小交叉熵（MCE）方法，其依据是对价格密度分布与给定参考密度之间的相对克莱克-戈尔曼熵的最小化，观测到的期权价格作为约束条件。当市场价格具有噪声时，MCE方法容易过拟合数据且常常不稳定。我们提出一种非参数期权定价方法，其输入是任意数量、任意到期日的噪声市场价格。通过基于熵先验的贝叶斯逆理论计算期权价格的隐含转移密度，参考密度可由算法自身估计。在噪声为零的极限情况下，我们的方法被证明可还原为适用于多期情况的标准MCE方法。该方法可用于非参数定价美国/伯尔尼丁期权，可能存在弱路径依赖。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0209146,
title = {Bayesian Entropic Inverse Theory Approach to Implied Option Pricing with Noisy Data},
author = {Igor Halperin},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0209146},
year = {2007}
}
备注
23 pages, 6 figures