विकल्प मॉडल रिस्क और कैलिब्रेशन की व्याख्या

विकल्प मॉडल मूल्य पथ, वोलैटिलिटी, दर, लाभांश और एक्सरसाइज़ के बारे में मान्यताओं को कीमतों और संवेदनशीलताओं में बदलता है

यह मानचित्र उपयोगी हो सकता है, भले शाब्दिक रूप से सत्य न हो। हर मॉडल विवरण हटाता है और हटाए गए विवरण स्ट्राइक, मैच्योरिटी या बाजार रेजीम के अनुसार अलग महत्व रखते हैं

व्यावहारिक प्रश्न यह नहीं कि मॉडल पूर्ण है या नहीं। प्रश्न यह है कि निर्णय, एक्सपोज़र और समय सीमा के लिए उसकी सरलताओं को पर्याप्त रूप से नियंत्रित किया गया है या नहीं

स्पेसिफिकेशन रिस्क स्वयं प्रक्रिया से आता है: स्थिर वोलैटिलिटी, लगातार पथ, एक कारक या स्थिर कोरिलेशन अनुपयुक्त हो सकते हैं

इनपुट और पैरामीटर रिस्क में पुराने कोट, कमजोर लाभांश अनुमान, खराब फंडिंग कर्व और अस्थिर गुणांक आते हैं। संख्यात्मक रिस्क में ग्रिड, सॉल्वर और कोडिंग त्रुटि आती है

उपयोग रिस्क तब आता है जब लिक्विड यूरोपीय विकल्पों के लिए बनाया मॉडल बैरियर, केंद्रित बुक, तनावग्रस्त बाजार या अलग एक्सरसाइज़ नियम वाले कॉन्ट्रैक्ट पर लगाया जाता है

कैलिब्रेशन चुने बाजार मूल्य या इम्प्लाइड वोलैटिलिटी और मॉडल मूल्यों के अंतर को घटाने वाले पैरामीटर चुनता है

उत्तर कोट सेट, बिड-आस्क उपचार, त्रुटि माप, भार, पैरामीटर सीमा, ऑप्टिमाइज़र और इस बात पर निर्भर करता है कि त्रुटि मूल्य या वोलैटिलिटी इकाइयों में मापी गई है

स्प्रेड के भीतर फिट आर्थिक रूप से स्वीकार्य हो सकता है, लेकिन यह डेटा-उत्पन्न प्रक्रिया की पहचान नहीं करता। स्प्रेड निष्पादन सीमा है, सत्य प्रमाणपत्र नहीं

अलग पैरामीटर संयोजन लिक्विड स्ट्राइक पर लगभग समान मूल्य दे सकते हैं। उनके एक्सट्रापोलेटेड विंग, फॉरवर्ड स्माइल और हेज अनुपात फिर भी अलग हो सकते हैं

यह पहचान की समस्या है: देखे गए कॉन्ट्रैक्ट हर पैरामीटर को ठीक से निर्धारित करने के लिए पर्याप्त स्वतंत्र जानकारी नहीं रखते

तारीख, शुरुआती मान, भार और कोट उपसमूह बदलने पर पैरामीटर स्थिरता जाँचें। मूल्य सुधार बहुत कम होने पर बड़ा बदलाव नाजुक व्याख्या का प्रमाण है

रखे गए स्ट्राइक और मैच्योरिटी को दोबारा मूल्यांकित करें, त्रुटि की तुलना बिड-आस्क चौड़ाई से करें और एक अनुकूल स्नैपशॉट की जगह समय के बाहर यह अभ्यास दोहराएँ

केवल मूल्य वैलिडेशन अधूरा है। ग्रीक्स, परिदृश्य प्रतिक्रिया, हेज P&L और सीमाओं के पास व्यवहार जाँचें, क्योंकि छोटी मूल्य त्रुटि के साथ संवेदनशीलता त्रुटि बड़ी हो सकती है

स्वतंत्र कार्यान्वयन जाँच और बेंचमार्क साधन मॉडल सीमा को कोडिंग, परंपरा और डेटा-पाइपलाइन की गलती से अलग करने में मदद करते हैं

एक से अधिक बचाव योग्य मॉडल फिट करें, कैलिब्रेशन विकल्प बदलें और कमजोर पहचाने गए पैरामीटर को स्ट्रेस करें। फैलाव दिखाता है कि निर्णय एक सुविधाजनक स्पेसिफिकेशन पर निर्भर हैं

लिक्विड वैनिला में बाजार कोट मॉडल अंतर पर भारी पड़ सकते हैं। एक्सोटिक या इलिक्विड विंग में मॉडल फैलाव मूल्यांकन रिज़र्व का महत्वपूर्ण भाग बन सकता है

मान्यताओं, विकल्पों और विफलता शर्तों के साथ केंद्रीय मूल्य रिपोर्ट करें। अतिरिक्त दशमलव की जगह सीमा अक्सर अधिक ईमानदार और उपयोगी होती है

मॉडल संस्करण, इनपुट, टाइमस्टैम्प, परंपराएँ, ऑब्जेक्टिव भार, फिट त्रुटि और ओवरराइड दर्ज करें ताकि दूसरा समीक्षक परिणाम दोहरा सके

स्वतंत्र वैलिडेशन, अनुमोदन सीमाएँ, एक्सपोज़र सीमा और फॉलबैक विधियाँ तय करें। पैरामीटर या रेज़िडुअल असामान्य रूप से बदलें तो री-कैलिब्रेशन समीक्षा शुरू करे

अंत में मॉडल मूल्य और निष्पादन योग्य कोट अलग रखें। लिक्विडिटी, आकार, स्प्रेड, बाजार प्रभाव, फंडिंग और काउंटरपार्टी शर्तें सैद्धांतिक अंतर पर हावी हो सकती हैं