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Market memory and fat tail consequences in option pricing on

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This post, leveraging AI, summarizes and analyzes the key aspects of the research paper “Market memory and fat tail consequences in option pricing on”. For in-depth information, please refer to the original PDF.


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English Summary

The paper titled “Market Memory and Fat Tail Consequences in Option Pricing on the expOU Stochastic Volatility Model” explores how various time scales affect option pricing. It focuses on a stochastic volatility model that reproduces statistical properties of financial markets daily data, particularly the presence of multiple time scales in volatility autocorrelation. The researchers observe that richer sets of time scales lead to higher prices for European call options and contrastingly cheaper prices due to market memory effects.

Key Technical Terms

Below are key technical terms and their explanations to help understand the core concepts of this paper. You can explore related external resources via the links next to each term.

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Market memory and fat tail consequences in option pricing on the expOU stochastic volatility model Josep Perell´o [*] Departament de F´ısica Fonamental, Universitat de Barcelona, 2006 Diagonal, 647, E-08028 Barcelona, Spain (Dated: September 9, 2018)Jul 28 Abstract The expOU stochastic volatility model is capable of reproducing fairly well most important statistical properties of financial markets daily data. Among them, the presence of multiple time scales in the volatility autocorrelation is perhaps the most relevant which makes appear fat tails in the return distributions. This paper wants to go further on with the expOU model we have studied in Ref. [1] by exploring an aspect of practical interest. Having as a benchmark the parameters estimated from the Dow Jones daily data, we want to compute the price for the European option.[physics.soc-ph] This is actually done by Monte Carlo, running a large number of simulations. Our main interest is to “see” the effects of a long-range market memory from our expOU model in its subsequent European call option. We pay attention to the effects of the existence of a broad range of time scales in the volatility. We find that a richer set of time scales brings to a higher price of the option. This appears in clear contrast to the presence of memory in the price itself which makes the price of the option cheaper. Keywords: stochastic volatility, option pricing, long memory PACS numbers: 89.65.Gh, 02.50.Ey, 05.40.Jc, 05.45.TparXiv:physics/0607265v1 1 I. INTRODUCTION The model, suggested by Bachelier in 1900 as an ordinary random walk and redefined in its final version by Osborne in 1959 [2], presupposes a constant “volatility” σ, that is to say, a constant diffusion coefficient D = σ2. However, and especially after the 1987 crash, there seems to be empirical evidence, embodied in the so-called “stylized facts”, that the…

🇰🇷 한국어 보기 (View in Korean)

한글 요약 (Korean Summary)

“Expou Stochastic 변동성 모델에 대한 옵션 가격의 시장 메모리 및 지방 꼬리 결과”라는 제목의 논문은 다양한 시간 척도가 옵션 가격에 어떤 영향을 미치는지 탐구합니다. 그것은 금융 시장 일일 데이터의 통계적 특성, 특히 변동성 자기 상관에서 여러 시간 척도의 존재를 재현하는 확률 적 변동성 모델에 중점을 둡니다. 연구원들은 더 풍부한 시간 척도 세트가 유럽의 통화 옵션에 대한 가격이 더 높고 시장 메모리 효과로 인해 대조적으로 저렴한 가격으로 이어진다는 것을 관찰합니다.

주요 기술 용어 (한글 설명)

  • Stochastic Volatility Model (SVM)
    설명 (Korean): 변동성 자기 상관과 같은 중요한 통계적 특성을 설명하기 위해 금융 시장에서 사용되는 통계 모델; 변동성이 다른 확률 변수의 주어진 함수 인 무작위 프로세스를 가정합니다.
    (Original English: Statistical model used in financial markets to account for important statistical properties such as volatility autocorrelation; it assumes a random process where the volatility is a given function of another stochastic variable.)
  • Option Pricing
    설명 (Korean): 예측할 수없는 결과를 피하기 위해 위험한 주식, 유가 증권 및 기타 금융 상품을 기반으로 옵션 가격을 결정하는 데 도움이되는 수학적 프레임 워크. Black-Scholes 공식은 여기에서 로그-브라운 모션 가정이있는 옵션 가격에 사용됩니다.
    (Original English: A mathematical framework that helps determine the price of options based on risky stocks, securities, and other financial instruments to avoid unpredictable consequences. Black-Scholes formula is used here for option pricing with log-Brownian motion assumptions.)
  • Long Memory Effects (LME)
    설명 (Korean): 시장 메모리가 옵션 가격에 영향을 미치는 현상을 나타냅니다. 휘발성 자기 상관의 여러 시간 스케일 행동으로 인해 반환 분포에서 지방 꼬리가 존재하는 것과 대조됩니다.
    (Original English: Refers to a phenomenon where market memory affects option pricing; it contrasts with the presence of fat tails in return distributions due to multiple time scales behavior in volatility autocorrelation.)

발췌문 한글 번역 (Korean Translation of Excerpt)

Market memory and fat tail consequences in option pricing on the expOU stochastic volatility model Josep Perell´o [*] Departament de F´ısica Fonamental, Universitat de Barcelona, ​​2006 Diagonal, 647, E-08028 Barcelona, ​​Spain (Dated: September 9, 2018)Jul 28 Abstract The expOU stochastic volatility model is capable of reproducing fairly well most important statistical 재무 시장의 재산 일일 데이터. 그중에서도, 변동성 자기 상관에서 다수의 시간 척도가 존재하는 것은 아마도 가장 관련성이 높으며, 이는 아마도 반환 분포에서 지방 꼬리를 보이게한다. 이 논문은 우리가 참조에서 공부 한 Expou 모델로 더 나아가고 싶어합니다. [1] 실질적인 관심의 측면을 탐구함으로써. Dow Jones Daily Data에서 추정 된 매개 변수를 벤치마킹하면 유럽 옵션의 가격을 계산하려고합니다. 우리의 주요 관심사는 후속 유럽 통화 옵션에서 Expou 모델의 장거리 시장 메모리의 효과를 “보는 것”입니다. 우리는 변동성에서 광범위한 시간 척도의 존재의 영향에주의를 기울입니다. 우리는 더 풍부한 시간 척도 세트가 더 높은 옵션의 가격을 가져옵니다. 이것은 가격 자체에 메모리가 존재하는 것과 대조적으로 나타나 옵션의 가격을 더 저렴하게 만듭니다. 키워드 : 확률 적 변동성, 옵션 가격, 긴 메모리 PACS 번호 : 89.65.gh, 02.50.ey, 05.40.jc, 05.45.tparxiv : physics/0607265v1 1 I. 소개 모델, 1900 년 Bachelier가 일반적인 랜덤 워크로 제안하고 1959 년에 OSBORNE에 의해 Osborne에 의해 Rede filed가 제안한 것입니다. “변동성”σ, 즉, 일정한 차이 계수 D = σ2. 그러나, 특히 1987 년 충돌 이후, 소위“양식화 된 사실”에 구현 된 경험적 증거가있는 것 같습니다.

Source: arXiv.org (or the original source of the paper)

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