能源期权定价的双因素模型快速校准
摘要：燃料公司需要高效的程序来执行商品随机模型的市场校准。如果选择Black框架来进行期权定价，市场校准的瓶颈是计算资产的方差。能源商品通常由多因子线性模型表示，其方差满足一个矩阵Lyapunov微分方程。本文讨论了派生方差的分析和数值方法：Lyapunov方法被证明比文献中的特殊推导更直接，并且可以轻松扩展到更高维度的模型。文中还提出了一个案例研究，将两因子均值回归模型的方差嵌入到Black公式中，并对模型参数进行了上市期权的校准。对比了分析方法和数值方法，结果显示前者使校准速度提高了14倍。提出的方法的Python实现可作为开源软件在GitHub上获得。
作者：Emanuele Fabbiani, Andrea Marziali, Giuseppe De Nicolao
论文ID：1809.03941
分类：Pricing of Securities
分类简称：q-fin.PR
提交时间：2021-01-14