جميع أدلة الخيارات والعقود المستقبلية
كيف تصل هندسة الأحداث النادرة إلى ابتسامة التقلبقراءة 15 دقيقة

شرح الانحرافات الكبيرة وابتسامة الخيار

تعرّف إلى كيفية وصف دوال المعدل للحركات النادرة أسيا وكيف تدخل في تقاربات أسعار الخيارات والتقلب الضمني وأين يتوقف التقريب

أعدّه Mark · المصادر الأولية أدناه

الإجابة المباشرة

يصف مبدأ الانحرافات الكبيرة كيفية تناقص احتمالات النتائج النادرة على مقياس أسي. وفي نظرية الخيارات، يمكن لدالة المعدل أن تحدد السلوك الرائد لسعر الذيل والتقلب الضمني في نظام محدد من الزمن القصير أو الضوضاء الصغيرة أو الزمن الطويل

تدرس الانحرافات الكبيرة مقياسا مختلفا

تصف مبرهنة الحد المركزي التقلبات المعتادة قرب المتوسط، غالبا على مقياس الجذر التربيعي

أما نظرية الانحرافات الكبيرة فتسأل كيف ينكمش احتمال مجموعة بعيدة عندما يصبح معامل مقياس ما متطرفا

وتفيد عندما يتركز عائد الخيار في نتائج نادرة جدا بحيث لا يصفها التقريب الغاوسي المحلي جيدا

تسعّر دالة المعدل الندرة هندسيا

بالنسبة إلى المتغيرات X_ε ذات سرعة a_ε المتجهة إلى ما لا نهاية، تلخص الصيغة P(X_ε∈A)≈exp[−a_ε inf_{x∈A}I(x)] الفكرة الأساسية

يعطي المبدأ الرسمي حدين سفليا وعلويا منفصلين للمجموعات المفتوحة والمغلقة، لا مساواة دقيقة لكل حدث

دالة المعدل I غير سالبة وتساوي عادة صفرا عند الحالات المعتادة؛ وتكون دالة المعدل الجيدة ذات مجموعات مستوية مدمجة

تكشف التراكمات المعدل

في ظل شروط غارتنر–إليس، يمكن لدالة مولد التراكمات المقيسة الحدية Λ(θ) أن تنتج I(x)=sup_θ{θx−Λ(θ)}

يختار تحويل ليجاندر–فينشيل هذا الإمالة الأسية التي تجعل الطرف النادر معتادا تحت مقياس متغير

تحتاج النتيجة إلى فحوص المجال وقابلية الاشتقاق والحدّة؛ فوجود تحويل منته عند بضع قيم θ لا يكفي

ترث تقاربات الخيارات أرخص مسار نادر

لا يدفع خيار خارج نطاق النقد إلا بعد تجاوز الضربة، ولذلك قد يحكم سعره الرائد الحالة أو المسار الأقل تكلفة الذي يصل إلى منطقة العائد تلك

ينقل مبدأ الانكماش دالة المعدل عبر تحويلات مثل قاعدة المسار إلى السعر النهائي أو قاعدة تجميع السلة

بعد مطابقة تقارب الخيار بسعر مرجعي، يمكن اشتقاق سلوك التقلب الضمني الرائد لنظام القياس نفسه

يجب تسمية النظام صراحة

الأجل القصير والضوضاء التقلبية الصغيرة والأجل الطويل والضربة القصوى حدود مختلفة وقد تنتج دوال معدل مختلفة

قد لا تنطبق صيغة مثبتة مع ثبات اللوغاريتم النسبي أثناء تقلص الأجل عندما تتحرك الضربة أيضا مع الأجل

ولا تحدد الرتبة الأسية الرائدة العامل السابق أو انحناء الأجل المنتهي أو سرعة اقتراب ابتسامة مقتبسة من الحد

لا تستبدل دوال المعدل بانعدام المراجحة

قد تنتهك ابتسامة تقاربية رتابة سعر الشراء أو تحدب الضربة أو ترتيب الآجال أو حدود السعر عند استخدامها خارج مجالها

ويجب أيضا أن يحافظ قانون نهائي محايد للمخاطر على شرط مارتينجال للأصل المخصوم، وقد يفوّت ذلك تقريب ذيلي مناسب

استخدم النظرية قيدا هيكليا أو دليلا للاستقراء، ثم افرض المراجحة الساكنة على سطح الأسعار الكامل

ينبغي أن يختبر التحقق المقياس والبنية

قدّر الاحتمالات اللوغاريتمية أو أسعار الخيارات عبر قيم متعددة من ε أو الأجل، وافحص استقرار الميول عند المعدل المتوقع

قارن بأسعار مونت كارلو أو التحويل أو PDE حيثما أمكن، بما في ذلك المنطقة القريبة من الحد بين الأحداث المركزية والنادرة

سجل القياس والمقياس الاحتمالي ومتغير الحالة ومجال دالة المعدل ومعالجة العامل السابق وفحوص المراجحة مع كل تنفيذ

أسئلة شائعة

ما مبدأ الانحرافات الكبيرة؟

هو حدان احتماليان أسيان علوي وسفلي يحكمهما معدل سرعة ودالة معدل مع اقتراب معامل القياس من الحد الأقصى

كيف تؤثر دالة المعدل في ابتسامة الخيار؟

يمكنها تحديد التكلفة الرائدة للوصول إلى منطقة عائد الخيار، ومن ثم استنتاج السلوك الرائد للتقلب في الحد نفسه

هل نظرية الانحرافات الكبيرة هي نفسها نموذج توزيع ذيلي؟

لا. إنها تعطي تناقصا لوغاريتميا تقاربيا تحت افتراضات معلنة، وقد لا تحدد توزيعا منتهيا مطبّعا أو عاملا سابقا

هل يمكنني استخدام صيغة انحراف كبير واحدة لكل أجل وضربة؟

لا. نظام القياس جزء من المبرهنة، وتغيير حركة الأجل أو الضوضاء أو الضربة قد يغير النتيجة

المصادر والقراءة الإضافية

أدلة ذات صلة