评估外来期权并评估模型风险-研究论文

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文件名称：评估外来期权并评估模型风险-研究论文
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更新时间：2021-05-20 16:00:40
Exotic options volatility surfaces neural 评估外来期权的一种常见方法是选择一个模型，然后确定其参数以尽可能紧密地适应波动率表面。 我们将此称为模型校准方法（MCA）。 本文提出了一种替代方法，其中波动率表面上的点是输入到神经网络的特征。 我们将此称为波动率特征方法（VFA）。 我们进行的实验表明，在实践中遇到的挥发性表面，VFA有望胜过MCA。 一旦在开发神经网络上投入了前期的计算时间，就可以使用VFA快速评估奇异期权。 VFA是评估模型风险的有用工具。 我们使用2001年至2019年期间的S＆P 500数据对此进行了说明。