In this work I test two calibration algorithms for the eSSVI volatility surface. The two algorithms are (i) the robust calibration algorithm proposed in Corbetta et al. (2019) and (ii) the calibration algorithm in Mingone (2022). For the latter I considered two types of weights in the objective function. I fitted 108 end-of-month SPXW options chains from the period 2012-2022. The option data come from FactSet. In addition to this empirical part, this paper contains also a theoretical contribution which is a sharpening of the Hendriks-Martini proposition about the existence of crossing points between two eSSVI slices.


翻译:在本文中,我测试了两种eSSVI波动率表面校准算法,分别为(i) Corbetta等人(2019)提出的鲁棒校准算法和(ii) Mingone (2022)的校准算法。对于后者,我考虑了目标函数中两种类型的权重。我拟合了2012-2022年期间的108种月末SPXW期权链。所使用的期权数据来自FactSet。除了这个实证部分外,本文还包括一个理论贡献,即对Hendriks-Martini关于存在两个eSSVI切片之间交叉点的命题进行了加强。

0
下载
关闭预览

相关内容

【论文推荐】小样本视频合成,Few-shot Video-to-Video Synthesis
专知会员服务
24+阅读 · 2019年12月15日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
104+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
277+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月23日
Arxiv
45+阅读 · 2022年9月19日
Arxiv
10+阅读 · 2021年2月18日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关论文
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员