量化期权定价模型校准与再校准中固有的模型风险
风险管理
2018-10-23 v1 计算金融
数理金融
摘要
我们聚焦于模型风险的两个特定方面:所选模型在给定时点上无法拟合观测市场价格(校准误差),以及因模型参数再校准(与模型假设相悖)所致的模型风险。在此背景下,我们遵循 Glasserman 与 Xu (2014) 的方法,使用相对熵作为预度量,以在同一框架内量化这两类模型风险,并考量在选择模型及向市场再校准的频率时二者间的权衡。我们以 Black 与 Scholes (1973) 及 Heston (1993) 模型应用于 Apple (AAPL) 与 Google (GOOG) 期权数据来说明该方法。我们发现更频繁地再校准模型仅将模型风险从一类转向另一类,而未任何实质性地降低总体模型风险。此外,若要求高度稳健性(例如由总体模型风险的 99% 分位数所量化),转向更复杂的随机模型被视为适得其反。
引用
@article{arxiv.1810.09112,
title = {Quantifying the Model Risk Inherent in the Calibration and Recalibration of Option Pricing Models},
author = {Yu Feng and Ralph Rudd and Christopher Baker and Qaphela Mashalaba and Melusi Mavuso and Erik Schlögl},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.09112},
year = {2018}
}