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ジャンプ&ファットテール・モデル

市場はギャップを作ります。プロトコルのエクスプロイト、予想外のFedの決定、清算カスケード。確率的ボラティリティモデルは突然のジャンプへの対応が苦手です。ジャンプモデルはこれを直接扱います。価格はランダムなタイミングで新しい水準へテレポートします。

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ファットテールを得る2つの方法

確率的ボラティリティモデル(HestonSABR)はボラティリティをランダムにします。ジャンプモデルは価格そのものをジャンプさせます。実際の市場では両方の効果が存在するため、本番システムではしばしば両者を組み合わせます。

一覧

モデル
主要なアイデア
最適な用途
Black-Scholes + ランダムジャンプ。元祖ジャンプモデル。
暴落リスクの理解、短期満期のスマイルの急峻さ
非対称なジャンプ。暴落は上昇より大きい。
ウィングの独立したフィッティング
純粋なジャンプのみで拡散なし。リターンはランダムな時計で駆動。
確率的ボラティリティなしのファットテール。学術的ベンチマーク。

共通点

3つのモデルはいずれも、価格のジャンプを許容することでファットテールと短期満期の急峻なスマイルを説明します。違いはジャンプの分布と、連続的な拡散成分の有無にあります。

モデル
ジャンプ分布
拡散あり?
閉形式解?
ウィングの挙動
Merton
対数正規(対称)
あり
あり(級数)
対称なファット化
Kou
二重指数(非対称)
あり
あり
左右テールが独立
Variance Gamma
ガンマ従属ブラウン運動
なし
あり
スキューと尖度パラメータで制御

モデル間の関係

Mertonが元祖です。Black-Scholesに対数正規分布から引かれるランダムジャンプを追加したものです。ジャンプは対称なので、このモデルは両方のテールを同じようにファット化します。Kouはこれを修正するため、対数正規ジャンプを二重指数分布に置き換え、上方向と下方向のジャンプに別々のパラメータを与えます。つまり、暴落は上昇より大きくなり得ます。Variance Gammaは異なる道を進みます。拡散を完全に取り除き、リターンをランダムな時計(ガンマ過程)で動くブラウン運動としてモデル化します。すべての値動きがジャンプから生じます。これにより、尖度とスキューのパラメータがテールの形状を直接制御する純粋ジャンプ過程となります。


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