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sobre métodos de montecarlo de varios niveles y control de variante para la fijación de precios de opciones bajo el modelo de Heston áspero

Autores: Jeng, Siow Woon; Kiliçman, Adem

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

sobre métodos de montecarlo de varios niveles y control de variante para la fijación de precios de opciones bajo el modelo de Heston áspero


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Modelo de Heston áspero
Ecuación estocástica de Volterra
Volatilidad del precio de las acciones
Simulación de Monte Carlo
Método de discretización de Euler
Experimentos numéricos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 30

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El modelo áspero de Heston es una forma de una ecuación estocástica de Volterra, que fue propuesta para modelar la volatilidad del precio de las acciones. Captura algunas cualidades importantes que se pueden observar en el mercado financiero, altamente endógeno, prevención de arbitrajes estadísticos, asimetría de liquidez y metaórdenes. A diferencia de la ecuación diferencial estocástica, la ecuación estocástica de Volterra es extremadamente costosa computacionalmente de simular. En otras palabras, es difícil calcular los precios de las opciones bajo el modelo áspero de Heston mediante la simulación convencional de Monte Carlo. En este documento, demostramos que el método de discretización de Euler para la ecuación estocástica de Volterra con coeficiente de difusión no Lipschitz está finitamente acotado por una función exponencial de . Además, se demuestra el error débil y la convergencia para la ecuación estocástica de Volterra a una tasa de . Además, proponemos un método mixto de Monte Carlo, utilizando el método de variante de control y los métodos multinivel. Los experimentos numéricos indican que el método propuesto es capaz de lograr una reducción sustancial de la varianza ajustada al costo hasta 17 veces, y es mejor que sus métodos individuales predecesores en términos de rendimiento ajustado al costo. Debido a la base ajustada al costo para nuestro experimento numérico, el resultado también indica una alta posibilidad de uso potencial en la práctica.

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