分数Heston模型的渐近行为
摘要：对分数Heston模型进行了考虑，该模型最初由Comte、Coutin和Renault提出。受最近关于粗糙波动性的突破性研究的启发，该研究表明，用具有短期记忆的分数布朗运动驱动的模型可以更好地校准波动率曲面，并更稳健地估计历史波动率的时间序列，我们提供了隐含波动率微笑的短期和长期渐进特征。我们的分析揭示了短期记忆性质在短期到期的情况下明确地给出了微笑的跳跃行为，从而修正了经典随机波动性模型无法适应波动率微笑的短期阶段的众所周知的问题。
作者：Hamza Guennoun, Antoine Jacquier, Patrick Roome, Fangwei Shi
论文ID：1411.7653
分类：Mathematical Finance
分类简称：q-fin.MF
提交时间：2017-08-10