Supongamos que tengo un LMM definido utilizando la medida puntual como en Brigo y Mercurio:
$dF_k(t) = \sigma_k(t)F_k(t)\sum^k_{j=\beta(t)}\frac{\tau_j\rho_{j,k}\sigma_j(t)F_j{t}}{1+\tau_jF_k(t)}dt + \sigma_k(t)F_k(t)dZ^d_k(t)$
Y supongamos que quiero incorporar los tipos de interés negativos con un cambio.
La mayoría de los artículos/conversaciones que he visto consideran sólo un ajuste de desplazamiento en el contexto de un modelo de volatilidad estocástica como SABR-LMM.
¿Es aceptable añadir un turno al LMM "básico" como:
$dF_k(t) = \sigma_k(t)\bar{F}_k(t)\sum^k_{j=\beta(t)}\frac{\tau_j\rho_{j,k}\sigma_j(t)\bar{F}_j{t}}{1+\tau_j\bar{F}_k(t)}dt + \sigma_k(t)\bar{F}_k(t)dZ^d_k(t) \\ \bar{F}_k(t) = F_k(t) + \delta$
donde $\delta$ ¿es un desplazamiento que indica un límite inferior especificado para los tipos de interés?
Creo que para hacer esto, podrías usar la volatilidad aproximada de Rebonato para calibrar, pero ajustarías las volatilidades negras para incorporar también el parámetro de desplazamiento.
¿Es así de sencillo, o estoy cometiendo un error respecto a algún efecto secundario no deseado? ¿Se me ocurre algún recurso que haga este tipo de cosas?