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分数 Heston 型模型中的期权定价

计算机视觉与模式识别 2019-07-04 v1 图像与视频处理

摘要

本文考虑 H>1/2H>1/2 的分数 Heston 型模型框架下的期权定价。由于此情形下无法获得期望 Ef(ST)\mathbb E f(S_T) 的显式公式(其中 STS_T 为到期时刻资产价格,ff 为支付函数),我们给出波动过程与价格过程相应的离散化格式 Y^n\hat Y^nS^n\hat S^n,并研究当分割网格趋于零时 Ef(S^Tn)Ef(ST)\mathbb E f(\hat S^n_T) \to \mathbb E f(S_T) 的收敛性。计算了收敛速率。由于我们允许 ff 具有第一类间断点,这会在直接蒙特卡洛估计期望时引发误差,故采用 Malliavin 微积分技术给出期望下具光滑泛函的 Ef(ST)\mathbb E f(S_T) 的替代公式。

关键词

引用

@article{arxiv.1907.01847,
  title  = {Deformable Tube Network for Action Detection in Videos},
  author = {Wei Li and Zehuan Yuan and Dashan Guo and Lei Huang and Xiangzhong Fang and Changhu Wang},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1907.01847},
  year   = {2019}
}