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Cómo calibrar una superficie de volatilidad con el IVS

He leído lo siguiente papel por Gatheral y Jacquier y tienen varias preguntas sobre la calibración de una superficie de volatilidad de forma libre de arbitraje y algunos aspectos teóricos. Permítanme primero introducir algunas notaciones. Definen el log strike como

$$k:=\log{\frac{K}{F}}$$

donde $F$ denota el avance. Además, $\sigma_{BS}(k,t)$ denota la volatilidad Black-Scholes implícita con el strike $k$ y la madurez $t$ y

$$w(k,t):=\sigma_{BS}^2(k,t)t$$

la llamada varianza total implícita. Con $\theta_t:=\sigma_{BS}^2(0,t)t$ denotamos la varianza total implícita en el dinero. A continuación se presentan diferentes parametrizaciones de un solo corte en la superficie, es decir, sin depender de $t$ . Mi primera pregunta:

1. Pregunta: ¿Por qué los autores utilizan la varianza total implícita en lugar de la directamente observable $\sigma_{BS}(k,t)$ para la parametrización? ¿Existe alguna ventaja/significado de ello? Naturalmente, yo ajustaría un modelo a la volatilidad implícita

Hay tres parametrizaciones de una sola superficie de deslizamiento:

  • IVS en bruto: Para un conjunto de parámetros $\xi_R:=\{a,b,\rho,m,\sigma\}$ la parametrización en bruto viene dada por: $$ w(k,\xi_R):=a+b\left(\rho(k-m)+\sqrt{(k-m)^2+\sigma^2}\right)$$
  • natural del IVS: Para un conjunto de parámetros $\xi_N:=\{\Delta,\mu,\rho,\omega,\zeta\}$ la parametrización natural viene dada por: $$ w(k,\xi_N):=\Delta+\frac{\omega}{2}\left(1+\zeta\rho(k-\mu)+\sqrt{(\zeta(k-\mu)+\rho)^2+(1-\rho^2)}\right)$$
  • Alas de salto SVI (SVI_JW): Para un tiempo de caducidad determinado $t >0$ y un conjunto de parámetros $\xi_J:=\{v_t,\psi_t,p_t,c_t,\tilde{v_t}\}$ la parametrización IVS-JW La parametrización se da en los parámetros de IVS en bruto: $$\begin{align} v_t &= \frac{a+b\left(-\rho m+\sqrt{m^2+\sigma^2}\right)}{t}\\ \psi_t &=\frac{b}{2\sqrt{w_t}}\left(-\frac{m}{\sqrt{m^2+\sigma^2}}+\rho\right)\\ p_t &= \frac{b}{\sqrt{w_t}}(1-\rho)\\ c_t &= \frac{b}{\sqrt{w_t}}(1+\rho)\\ \tilde{v_t} &= \frac{1}{t}\left(a+b\sigma\sqrt{1-\rho^2}\right)\\ \end{align}$$ donde $w_t:=v_tt$ .

2. Pregunta: ¿Por qué es una ventaja tener una dependencia del tiempo de caducidad $t$ en la parametrización SVI-JW? Por lo que veo, sigues ajustando el modelo a un tramo determinado en todas las parametrizaciones anteriores, es decir: Fijas el tiempo hasta el vencimiento y ajustas el modelo a las comillas observadas. Así que también podrías introducir un parámetro de tiempo hasta el vencimiento en el IVS crudo/natural.

Los autores introducen ahora una nueva parametrización para una superficie completa, el SSVI.

  • SSVI: Para una función suave $\phi$ (con algunas propiedades adicionales) la parametrización SSVI viene dada por: $$ w(k,\theta_t):=\frac{\theta_t}{2}\left(1+\rho\phi(\theta_t)k+\sqrt{(\phi(\theta_t)k+\rho)^2+(1-\rho^2)}\right)$$ una opción común es $\phi(\theta) = \frac{\eta}{\theta^\gamma(1+\theta)^{1-\gamma}}$

Son traducciones de cómo convertir una parametrización en otra.

3. Pregunta: ¿Es correcto que el SSVI intente ajustar toda una superficie y no un solo trozo a la vez?

Mi última pregunta se refiere más a la calibración real. Para la parametrización bruta y natural se trataría de encontrar los parámetros óptimos para que $$\sum_{i=1}^n(w(k_i,\xi_R)-w(k_i)_{market})^2$$ se minimiza, donde $w(k_i)_{market}$ son las comillas de mercado observadas (calculadas a partir de $\sigma_{BS}$ ) para la huelga $k_1,\dots,k_n$ por un tiempo determinado hasta el vencimiento $t$ .

Ahora, para el SSVI, si realmente se trata de ajustar toda la superficie, ¿qué función está minimizando?

$$\sum_{t_i}\left(\sum_{i=1}^n(w(k_i,\theta_{t_i})-w(k_i,t_i)_{market})^2\right)$$ ¿donde también se suman los vencimientos?

4. Pregunta: ¿Cómo es la función de minimización del SSVI? Parece que los autores están utilizando todavía para un tiempo fijo hasta la expiración $t_i$ una parametrización de la tajada y luego compararla con la tajada anterior / siguiente, ejecutar una calibración adicional si es necesario para evitar el arbitraje de la dispersión del calendario. Véase la página 21 "Un ejemplo de receta de calibración del IVS" .

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Miha Puntos 1

Sólo responderé a su primera pregunta, ya que no conozco los detalles del SSVI.

La varianza total es más intrínseca que la volatilidad.

La fórmula de la BS puede reescribirse en términos de 3 parámetros: el logaritmo de la huelga (el logaritmo del dinero sería más preciso) $k$ la varianza total $w$ y el factor de descuento. La volatilidad nunca aparece sin un $\sqrt{T}$ . Sólo está ahí porque nosotros elegimos que aparezca.

La mayoría de los arbitrajes son más fáciles de derivar e interpretar en términos de $w$ : Por ejemplo, el arbitraje de calendario es simplemente $\partial_t w \ge 0$ y se deduce del hecho de que la varianza es aditiva. La fórmula de la cola de Roger Lee también se expresa mejor en términos de crecimiento de $w$ .

Tenga en cuenta que esto se debe en parte a la cara que $w$ es sin escala cuando $\sigma$ no lo es, lo cual es también la razón por la que $\sigma$ es más intuitivo para nosotros. Así que normalmente tiene sentido utilizar $w$ como parámetro interno aunque los resultados se expresen en términos de $\sigma$ .

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The Brawny Man Puntos 447

(1) como dice AFK, la varianza total restante es algo más natural matemáticamente. Por supuesto es sólo una elección de coordenadas, y matemáticamente se pueden hacer cambios de coordenadas por lo que es por razones estéticas más que matemáticas duras.

(2) la dependencia temporal de los parámetros del IVS-JW se elige cuidadosamente de forma que, si los parámetros se mantienen constantes a lo largo de los vencimientos, la superficie de vol se mantiene aproximadamente constante en función de delta a medida que cambia el vencimiento. Esto proporciona una forma de extrapolar las volatilidades que es mucho más similar al aspecto de los mercados reales que, por ejemplo, mantener fijos los parámetros del IVS en bruto.

(3) sí, el SSVI está tratando de ajustarse a la parte cercana al dinero de toda la superficie de vol.

(4) entiendo que para el SSVI se ajusta exactamente el nivel de vol at-the-money y el skew at-the-money en cada vencimiento. Se trata de una calibración exacta de dos cantidades guven, más que de una optimización.

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