Асимптотическое представление в моделях стохастической волатильности

Обложка
  • Авторы: Буслова К.В.1
  • Учреждения:
    1. Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
  • Выпуск: № 116 (2025)
  • Страницы: 203-231
  • Раздел: Управление в социально-экономических системах
  • URL: https://bakhtiniada.ru/1819-2440/article/view/307006
  • ID: 307006

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Работа посвящена исследованию асимптотического поведения функции плотности вероятности стоимости акций в рамках различных моделей, характеризующихся стохастической волатильностью. Центральное внимание сосредоточено на дальнейшем развитии и распространении ранее достигнутых результатов, связанных с классической однофакторной моделью Хестона, на более широкий круг многомерных ситуаций, отражающих реальную сложность современного финансового рынка. Методы исследования базируются на использовании инструментов аффинной теории, позволяющих изучать основные характеристики асимптотического поведения рассматриваемых функций путем подробного анализа соответствующих уравнений Риккати вблизи критических точек. Значительное внимание уделено использованию высокоэффективных алгоритмов оценки функций по схеме Эйлера высоких порядков, что обеспечивает высокую точность расчетов и надежность полученных выводов. Кроме того, активно применяется подход, основанный на комбинировании техники седловой точки и принципа Таубера, что позволяет получать важную дополнительную информацию относительно свойств асимптотического поведения исходных функций непосредственно из анализа преобразований вблизи критических значений. Представленные результаты имеют важное значение для развития современной теории стохастических дифференциальных уравнений и открывают перспективные направления приложения в ряде важнейших областей, таких как финансовая математика, эконометрия и теория риска.

Об авторах

Кристина Владимировна Буслова

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: buslova.kristina@mail.ru
Москва

Список литературы

  1. BRU M. Wishart processes // Journal of TheoreticalProbability. – 1991. – Vol. 4. – P. 725–743.
  2. CARR P., MADAN D.B. Option valuation using the fastFourier transform // Journal of Computational Finance. –1999. – Vol. 2, No. 4.
  3. CARR P., WU L. Stochastic Skew in Currency Options //Preprint, 2004.
  4. CONT R., DA FONSECA J. Dynamics of implied volatilitysurfaces // Quantitative Finance. – 2002. – Vol. 2, No. 1. –P. 45–60.
  5. DA FONSECA J., GRASSELLI M., TEBALDI C.A multifactor volatility Heston model // Quantitative Finance. –2008. – Vol. 8, No. 6. – P. 591–604.
  6. DAI Q., SINGLETON K. Specification Analysis of Affine TermStructure Models // Journal of Finance. – 2000. – Vol. 55. –P. 1943–1978.
  7. DUFFIE D., KAN R. A Yield-Factor Model of Interest Rates //Mathematical Finance. – 1996. – Vol. 6(4). – P. 379–406.
  8. DUFFIE D., PAN J., SINGLETON K. Transform analysisand asset pricing for affine jump-diffusions // Econometrica. –2000. – Vol. 68. – P. 1343–1376.
  9. FLAJOLET P., GOURDON X., DUMAS P. Mellin transformsand asymptotics: Harmonic sums // Theoretical ComputerScience. – 1995. – Vol. 144. – P. 3–58.
  10. FREILING G. A Survey of Nonsymmetric Riccati Equations //Linear Algebra and Its Applications. – 2002. – P. 243–270.
  11. FRIZ P., GERHOLD S., GULISASHVILI A. et al. On refinedvolatility smile expansion in the Heston model // QuantitativeFinance. – 2011. – Vol. 11. – P. 1151–1164.
  12. GOURIEROUX C., SUFANA R. Derivative Pricing withMultivariate Stochastic Volatility: Application to Credit Risk //Working paper. – CREST, 2004.
  13. GRASSELLI M., TEBALDI C. Solvable Affine Term StructureModels // Mathematical Finance. – 2004.
  14. GULISASHVILI A. Analytically Tractable Stochastic StockPrice Models // Springer Finance. – 2012. – P. 167–184.
  15. GULISASHVILI A., STEIN E.M. Asymptotic behavior ofthe stock price distribution density and impied volatilityin stochastic volatility models // Applied Mathematics andOptimization. – 2010. – Vol. 61. – P. 287–315.
  16. HESTON S. A Closed-Form Solution for Option with StochasticVolatility with Applications to Bond and Currency Options //Review of Financial Studies. – 1993. – Vol. 6. – P. 327–343.
  17. HORN R.A., JOHNSON C.R. Matrix analysis. – Cambridge,1990. – P. 464–469.
  18. LEWIS A.L. Option Valuation Under Stochastic Volatility. –Finance Press, 2000.
  19. LUCIC V. On singularities in the Heston models // LargeDeviations and Asymptotic Methods in Finance, 2007. –P. 439–448.
  20. WONG G. Forward Smile and Derivative Pricing // EquityQuantitative. Strategists Working Paper, UBS, 2004.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».