Tüm opsiyon ve vadeli işlem rehberleri
Yapılandırılmış sıçrama riski15 dk okuma

Lévy Süreçleri ve Sıçrama Telafileri Açıklaması

Durağan bağımsız artışları, Lévy üçlüsünü, Lévy–Itô ayrışımını, telafi edilmiş sıçramaları, finansal kullanımları ve model sınırlarını anlayın

Mark tarafından hazırlandı · Birincil kaynaklar aşağıda

Doğrudan yanıt

Bir Lévy süreci durağan bağımsız artışlara ve càdlàg yollara sahiptir. Drift'i, Brown varyansı ve Lévy ölçüsü sürekli ve sıçramalı davranışı tanımlar; telafi, öngörülebilir sıçrama yoğunluğunu sürprizden ayırır

Durağan bağımsız artışlar saati tanımlar

Bir Lévy süreci X için ayrık aralıklardaki artışlar bağımsızdır ve X_{t+h}-X_t'nin dağılımı yalnızca h'ye bağlıdır

Stokastik süreklilik, olasılıkta sabit süreksizlikleri dışlar; càdlàg sürümü ise sol limitleri olan sağ-sürekli yollar verir

Model bu nedenle zaman-homojen bir artış yasasına sahiptir; analitik açıdan yararlı ama ampirik olarak test edilebilir güçlü bir varsayımdır

Lévy üçlüsü süreci belirler

Bir kesme konvansiyonu (b, σ², ν) üçlüsünü verir: drift, Brown varyansı ve Lévy sıçrama ölçüsü

ν ölçüsü, sıçrama büyüklüğüne göre beklenen yoğunluğu kaydeder ve ∫(1∧x²)ν(dx) < ∞ koşulunu sağlamalıdır

Kesme fonksiyonunu değiştirmek raporlanan drift b'yi değiştirebilir; ancak tüm üçlü terimleri tutarlı biçimde dönüştürülürse yasa değişmez

Lévy–Khintchine Fourier uzayında çalışır

Karakteristik fonksiyon E[e^{iuX_t}] = exp(tψ(u)) biçimindedir ve ψ üçlü tarafından belirlenir

Durağan bağımsız artışlar zaman boyunca konvolüsyonu çarpıma dönüştürür; bu da karakteristik üssün doğrusal ölçeklenmesi olur

Bu yapı Fourier opsiyon yöntemlerini destekler; ancak sayısal ters çevirme yine sönümleme, ızgara ve kesme kontrolleri gerektirir

Lévy–Itô farklı hareket kaynaklarını ayırır

Ayrışım X'i drift, Brown bileşeni, büyük sıçramalar ve telafi edilmiş küçük sıçramalar olarak yazar

Her sabit eşik üzerindeki büyük sıçramalar sonlu varış yoğunluğuna sahiptir; sonlu zamanda sonsuz sayıda küçük sıçrama gerçekleşebilir

Sonsuz aktivite ve sonsuz varyasyon farklı özelliklerdir; biri diğerinden çıkarılmamalı, ν'nün integralleri incelenmelidir

Telafi, martingal bir sıçrama terimi oluşturur

N(dt,dx), x büyüklüğündeki sıçramaları saysın; Lévy süreci için telafi edeni dtν(dx)'tir

Telafi edilmiş ölçü Ñ(dt,dx) = N(dt,dx) - dtν(dx), öngörülebilir sıçrama varışlarını çıkarır ve uygun sürprizleri bir yerel martingale entegre eder

Ham sıçrama toplamı ile telafi edilmiş integralin drift'leri farklıdır; sonlu varyasyonu ayarlamadan birinden diğerine geçmek modeli değiştirir

Üstel Lévy modelleri drift düzeltmesi gerektirir

Varlık modelleri çoğu zaman S_t = S_0e^{X_t} kurar veya stokastik üstel kullanır; ancak pozitiflik tek başına iskontolu fiyatı martingal yapmaz

Karakteristik üstel, seçilen fiyatlama ölçüsü altında ilgili üstel moment ve martingal koşulunu sağlamalıdır

Sıçramalar kapsanmayan risk yaratır; bu nedenle eşdeğer martingal ölçüleri tek olmayabilir ve fiyatlama için ek bir seçim kuralı gerekir

Esneklik model riskini ortadan kaldırmaz

Lévy sıçramaları saf difüzyona göre çarpıklığı, kalın kuyrukları ve kısa vadeli gülümsemeleri daha iyi yakalayabilir

Durağan bağımsız artışlar, model genişletilmediği sürece volatilite kümelenmesini, kaldıraç dinamiklerini ve zamanla değişen sıçrama yoğunluğunu dışlar

Moment varlığını, küçük sıçrama kesmesini, martingal düzeltmesini, kalibrasyon istikrarını, kuyruk dışa uzatmasını ve örneklem dışı hedge hatasını kontrol edin

Sık sorulan sorular

Lévy süreci basitçe nedir?

Zaman-homojen, örtüşmeyen artışları bağımsız olan ve hem difüzyon hem de sıçramalar içerebilen rastgele harekettir

Lévy ölçüsü neyi açıklar?

Sıçrama büyüklüğüne göre sıçrama varış yoğunluğunu ve sıfır yakınında olası sonsuz aktiviteyi açıklar

Sıçrama ölçüsü neden telafi edilir?

Öngörülebilir yoğunluğunun çıkarılması, martingal integratörü olabilecek merkezlenmiş sıçrama sürprizini bırakır

Tüm Lévy modelleri sıçramalı mıdır?

Hayır. Drift'li Brown hareketi, Lévy ölçüsü sıfır olan bir Lévy sürecidir; sıçramalar yalnızca ν sıfır olmadığında vardır

Kaynaklar ve daha fazla okuma

İlgili rehberler