基于 Hansen–Scheinkman 分解的大时间敏感性的收敛速率
数理金融
2021-01-05 v2
摘要
本文研究现金流敏感性的大时间渐近行为。在定量金融中，现金流的价格由马尔可夫扩散过程的定价算子表示。我们研究定价算子受底层马尔可夫扩散微小变化的影響程度。主要思想是通过结合 Hansen–Scheinkman 分解方法，给出定价算子的偏微分方程（PDE）表示。现金流的敏感性及其大时间收敛速率可通过定价算子的特征值和特征函数的简单表达式来表示。此外，与 Park（Finance Stoch. 4:773-825, 2018）的工作相比，本文给出了更详细的收敛速率。另外，我们讨论了所得结果在三个实际问题中的应用：效用最大化、熵风险测度以及债券价格。最后，作为示例，给出了 Cox–Ingersoll–Ross（CIR）模型、3/2 模型和常数方差弹性（CEV）模型等若干市场模型的显式结果。
引用
@article{arxiv.1912.03404,
title = {Convergence rates of large-time sensitivities with the Hansen--Scheinkman decomposition},
author = {Hyungbin Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.03404},
year = {2021}
}