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An Integrated Affine Jump Diffusion Framework to Manage Power Portfolios in a Deregulated MarketCulot, Michel F.J. 24 January 2003 (has links)
Electricity markets around the world have gone through, or are currently in a deregulation phase. As a result, power companies that formerly enjoyed a monopoly are now facing risks. In order to cover (hedge) these risks, futures markets have emerged, in parallel with the spot price markets. Then, markets of more complex derived products have appeared to better hedge the risk exposures of power suppliers and consumers.
An Affine Jump Diffusion (AJD) framework is presented here to coherently model the dynamics of the spot price of electricity and all the futures contracts. The non-storability of electricity makes it indeed impossible to use it in hedging strategies. Futures contracts, however, are standard financial contracts that can be stored and used in hedging strategies. We thus propose to consider the set of futures contracts as the primary commodities to be modelled and jointly estimate the parameters of the spot and futures prices based on their historical time series.
The estimation is done by Maximum Likelihood, using a Kalman Filter recursive algorithm that has been updated to account for non-Gaussian errors. This procedure has been applied to the German European Energy index (EEX) based in Frankfurt for electricity, to the Brent for Crude oil, and to the NBP for natural gas.
The AJD framework is very powerful because the characteristic function of the underlying stochastic variables can be obtained just by solving a system of complex valued ODEs. We took advantage of this feature and developed a novel approach to estimate expectations of arbitrary functions of random variables that does not require the probability density function of the stochastic variables, but instead, their characteristic function. This approach, relying on the Parseval Identity, provided closed form solutions for options with payoff functions that have an analytical Fourier transform. In particular, European calls, puts and spread options could be computed as well as the value of multi-fuel power plants that can be viewed as an option to exchange the most economic fuel of the moment against electricity.
A numerical procedure has also been developed for options with payoff functions that do not have an analytical Fourier transform. This numerical approach is indeed using a Fast Fourier Transform of the payoff function, and can be used in Dynamic Programming algorithms to price contracts with endogenous exercise strategies.
Finally, it is showed that the (mathematical) partial derivatives of these contracts, often referred to as the Greeks, could also be computed at low cost. This allows to build hedging strategies to shape the risk profile of a given producer, or consumer.
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Análise comparativa de modelos de apreçamento de opções considerando reversão à média, saltos e volatilidade estocástica. / Comparative analysis of option pricing models with mean revertion, jumps and stochastic volatility.Oliveira, Caio Mathias Netto de 01 October 2013 (has links)
Neste trabalho o autor compara modelos de apreçamento de opções com relação à capacidade de reprodução dos preços de opções europeias observados no mercado. Oito modelos são considerados: desde o original Black-Scholes, até o modelo de Bates, que incorpora reversão à média, volatilidade estocástica e saltos. A análise é feita com uma base de dados contendo preços de opções da companhia Vale S.A. para um período de seis anos. Os resultados evidenciaram a importância de saltos para o apreçamento de opções próximas ao vencimento e da reversão à média para vencimentos mais longos, tendo a volatilidade estocástica uma ação mais limitada, porém relevante na diminuição do erro total da calibração. / In this paper the author compares the ability of European option pricing models to replicate observable market contracts. Eight models are studied: from the original Black- Scholes to the Bates model which takes mean reversion, stochastic volatility and jumps. The analysis is run against a database with six years of Vale S.A. option prices. Results emphasize the importance of jumps when pricing short-term options and the key role of mean reversion on longer contracts, while stochastic volatility had a more limited action although relevant to the calibration overall precision.
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Análise comparativa de modelos de apreçamento de opções considerando reversão à média, saltos e volatilidade estocástica. / Comparative analysis of option pricing models with mean revertion, jumps and stochastic volatility.Caio Mathias Netto de Oliveira 01 October 2013 (has links)
Neste trabalho o autor compara modelos de apreçamento de opções com relação à capacidade de reprodução dos preços de opções europeias observados no mercado. Oito modelos são considerados: desde o original Black-Scholes, até o modelo de Bates, que incorpora reversão à média, volatilidade estocástica e saltos. A análise é feita com uma base de dados contendo preços de opções da companhia Vale S.A. para um período de seis anos. Os resultados evidenciaram a importância de saltos para o apreçamento de opções próximas ao vencimento e da reversão à média para vencimentos mais longos, tendo a volatilidade estocástica uma ação mais limitada, porém relevante na diminuição do erro total da calibração. / In this paper the author compares the ability of European option pricing models to replicate observable market contracts. Eight models are studied: from the original Black- Scholes to the Bates model which takes mean reversion, stochastic volatility and jumps. The analysis is run against a database with six years of Vale S.A. option prices. Results emphasize the importance of jumps when pricing short-term options and the key role of mean reversion on longer contracts, while stochastic volatility had a more limited action although relevant to the calibration overall precision.
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Reuso de números aleatórios na simulação de Monte Carlo para apreçamento de uma carteira de derivativos exóticos / Reuse of random numbers in Monte Carlo simulation for pricing a portfolio of exotic derivativesAquino, Igor Oliveira 30 October 2017 (has links)
Derivativos exóticos são produtos com estrutura complexa e personalizada cujo apreçamento pode requerer o uso de simulações de Monte Carlo. Todavia, essas simulações têm alto custo computacional, o que torna lento o apreçamento de uma carteira com vários derivativos. Para mitigar esse problema, propõe-se o reuso de números aleatórios entre diferentes operações de uma mesma carteira apreçada através do método de Monte Carlo. Realiza-se o apreçamento de cinco carteiras de derivativos exóticos com duas implementações da simulação de Monte Carlo, uma sem e outra com reuso de números aleatórios. Observa-se que, quanto mais operações há na carteira, maior é a vantagem de performance da estratégia com reuso em relação à outra abordagem de implementação. O erro quadrático médio do preço dos derivativos obtidos através das simulações em relação ao preço teórico esperado mantém-se o mesmo em ambas as implementações. Portanto, é possível sugerir que o algoritmo com reuso de número aleatórios apresenta uma maneira de melhorar a performance do método de Monte Carlo sem aumentar o erro da simulação. / Exotic derivatives are products with complex and customized structure whose pricing may require the use of Monte Carlo simulation. However, this kind of simulation has high computational cost, which slows the pricing of a portfolio containing several derivatives. In order to mitigate this problem, it is proposed the reuse of random numbers across different trades in the same portfolio priced using the Monte Carlo method. Five portfolios of exotic derivatives are priced using two implementations of Monte Carlo simulation, with and without reuse of random numbers. It is observed that the more trades are in the portfolio, the better is the performance of the reuse approach compared to the regular implementation. The mean squared error of simulation prices compared to the theoretical value remain the same in both implementations. Therefore, it is possible to suggest that the algorithm which reuses random numbers presents a way to improve Monte Carlo method performance with no increment of simulation error.
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Reuso de números aleatórios na simulação de Monte Carlo para apreçamento de uma carteira de derivativos exóticos / Reuse of random numbers in Monte Carlo simulation for pricing a portfolio of exotic derivativesIgor Oliveira Aquino 30 October 2017 (has links)
Derivativos exóticos são produtos com estrutura complexa e personalizada cujo apreçamento pode requerer o uso de simulações de Monte Carlo. Todavia, essas simulações têm alto custo computacional, o que torna lento o apreçamento de uma carteira com vários derivativos. Para mitigar esse problema, propõe-se o reuso de números aleatórios entre diferentes operações de uma mesma carteira apreçada através do método de Monte Carlo. Realiza-se o apreçamento de cinco carteiras de derivativos exóticos com duas implementações da simulação de Monte Carlo, uma sem e outra com reuso de números aleatórios. Observa-se que, quanto mais operações há na carteira, maior é a vantagem de performance da estratégia com reuso em relação à outra abordagem de implementação. O erro quadrático médio do preço dos derivativos obtidos através das simulações em relação ao preço teórico esperado mantém-se o mesmo em ambas as implementações. Portanto, é possível sugerir que o algoritmo com reuso de número aleatórios apresenta uma maneira de melhorar a performance do método de Monte Carlo sem aumentar o erro da simulação. / Exotic derivatives are products with complex and customized structure whose pricing may require the use of Monte Carlo simulation. However, this kind of simulation has high computational cost, which slows the pricing of a portfolio containing several derivatives. In order to mitigate this problem, it is proposed the reuse of random numbers across different trades in the same portfolio priced using the Monte Carlo method. Five portfolios of exotic derivatives are priced using two implementations of Monte Carlo simulation, with and without reuse of random numbers. It is observed that the more trades are in the portfolio, the better is the performance of the reuse approach compared to the regular implementation. The mean squared error of simulation prices compared to the theoretical value remain the same in both implementations. Therefore, it is possible to suggest that the algorithm which reuses random numbers presents a way to improve Monte Carlo method performance with no increment of simulation error.
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An investigation of ensemble methods to improve the bias and/or variance of option pricing models based on Lévy processesSteinki, Oliver January 2015 (has links)
This thesis introduces a novel theoretical option pricing ensemble framework to improve the bias and variance of option pricing models, especially those based on Levy Processes. In particular, we present a completely new, yet very general theoretical framework to calibrate and combine several option pricing models using ensemble methods. This framework has four main steps: general option pricing tasks, ensemble generation, ensemble pruning and ensemble integration. The modularity allows for a exible implementation in terms of asset classes, base models, pricing techniques and ensemble architecture.
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Modeling Path Dependent Derivatives Using CUDA Parallel PlatformSterle, Lance 21 September 2017 (has links)
No description available.
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Derivatives pricing and term structure modelingHinnerich, Mia January 2007 (has links)
<p>Diss. Stockholm : Handelshögskolan, 2007 viii, s. [1]-4: sammanfattning, s. [7]-104: 3 uppsatser</p>
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Precificação de opções exóticas utilizando CUDA / Exotic options pricing using CUDACalderaro, Felipe Boteon 17 October 2017 (has links)
No mercado financeiro, a precificação de contratos complexos muitas vezes apoia-se em técnicas de simulação numérica. Estes métodos de precificação geralmente apresentam baixo desempenho devido ao grande custo computacional envolvido, o que dificulta a análise e a tomada de decisão por parte do trader. O objetivo deste trabalho é apresentar uma ferramenta de alto desempenho para a precificação de instrumentos financeiros baseados em simulações numéricas. A proposta é construir uma calculadora eficiente para a precificação de opções multivariadas baseada no método de Monte Carlo, utilizando a plataforma CUDA de programação paralela. Serão apresentados os conceitos matemáticos que embasam a precificação risco-neutra, tanto no contexto univariado quanto no multivariado. Após isso entraremos em detalhes sobre a implementação da simulação Monte Carlo e a arquitetura envolvida na plataforma CUDA. No final, apresentaremos os resultados obtidos comparando o tempo de execução dos algoritmos. / In the financial market, the pricing of complex contracts often relies on numerical simulation techniques. These pricing methods generally present poor performance due to the large computational cost involved, which makes it difficult for the trader to analyze and make decisions. The objective of this work is to present a high performance tool for the pricing of financial instruments based on numerical simulations. The proposal is to present an efficient calculator for the pricing of multivariate options based on the Monte Carlo method, using the parallel programming CUDA platform. The mathematical concepts underlying risk-neutral pricing, both in the univariate and in the multivariate context, will be presented. After this we will detail the implementation of the Monte Carlo simulation and the architecture involved in the CUDA platform. At the end, we will present the results obtained comparing the execution time of the algorithms.
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Essays in option pricing and interest rate modelsSlinko, Irina January 2006 (has links)
<p>Diss. (sammanfattning) Stockholm : Handelshögskolan, 2006 [6], xiii, [1] s.: sammanfattning, s. 1-259, [5] s.: 4 uppsatser. Spikblad saknas</p>
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