La aplicación de regresión simbólica en la identificación de la superficie de volatilidad implícita
Autores: Luo, Jiayi; Yu, Cindy Long
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
La aplicación de regresión simbólica en la identificación de la superficie de volatilidad implícita
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Parámetro importante
Black-Scholes
Volatilidad implícita
Finanzas
IVS
Regresión simbólica
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
Un parámetro importante en el modelo de fijación de precios de opciones Black-Scholes es la volatilidad implícita. La superficie de volatilidad implícita (IVS) es un concepto importante en finanzas que describe la variación de la volatilidad implícita a lo largo del precio de ejercicio de la opción y el tiempo hasta el vencimiento. Durante las últimas décadas, los economistas y financieros han intentado explotar la previsibilidad en la IVS utilizando varios modelos paramétricos, que requieren una profunda comprensión de las prácticas financieras en el área. En este documento, exploramos cómo un método de aprendizaje automático basado en datos, la regresión simbólica, se desempeña en la identificación de la superficie de volatilidad implícita incluso sin un profundo conocimiento financiero. Se exploran dos enfoques diferentes de regresión simbólica a través de un estudio de simulación y un estudio empírico utilizando un amplio panel de datos de opciones en el mercado de opciones de Estados Unidos.
Descripción
Un parámetro importante en el modelo de fijación de precios de opciones Black-Scholes es la volatilidad implícita. La superficie de volatilidad implícita (IVS) es un concepto importante en finanzas que describe la variación de la volatilidad implícita a lo largo del precio de ejercicio de la opción y el tiempo hasta el vencimiento. Durante las últimas décadas, los economistas y financieros han intentado explotar la previsibilidad en la IVS utilizando varios modelos paramétricos, que requieren una profunda comprensión de las prácticas financieras en el área. En este documento, exploramos cómo un método de aprendizaje automático basado en datos, la regresión simbólica, se desempeña en la identificación de la superficie de volatilidad implícita incluso sin un profundo conocimiento financiero. Se exploran dos enfoques diferentes de regresión simbólica a través de un estudio de simulación y un estudio empírico utilizando un amplio panel de datos de opciones en el mercado de opciones de Estados Unidos.