توضیحات
ABSTRACT
In so much financial time series are known to carry noise, elimination of noise is necessary. Due to multi-scaling property, the wavelet method is very efficient in dealing with noisy data series. In specific, we propose to use the wavelet method to de-noise option prices before estimating the option-implied risk neutral density (RND) and forecasting future option prices. We use of two RNDs estimated from the perturbed prices and the filtered prices to forecast the out-of-sample options, respectively. Moreover, we compare them with the true Black-Scholes option prices. Results of this study show that, through the use of Monte Carlo simulations, the power of the wavelet method in the de-noising of option price data. It is clearly seen that, by de-noising the perturbed option prices using the wavelet method, most of the noise is removed and the wavelet de-noising method is robust to different levels of noise variance.
INTRODUCTION
We can distinguish three types of applications of the wavelet method in economics and finance. In brief, those are applications which, (1) relate to the analysis of multi-scale problems; (2) relate to the estimation of unknown parameters of a model; and (3) relate to the removal of noise from raw data series. The goal of this paper relates to the third objective. As example of the first type of application, Ramsey and Lampart (1998a, b), they use wavelets to analyze the relationship between expenditure and income, and between money and income at six different time scales. As example of the second type of application, Haven (2009) use wavelets to estimate the risk-neutral moment generating function of the stochastic process followed by the underlying asset of a European option. The wavelet method is shown to perform very well in estimating unknown parameters. Finally, the third type of application, Sun and Meinl (2012) develops a new wavelet-based filtering algorithm, which works particularly well when jumps are present in financial time series.
چکیده
در سرتاسر زمانهای مالی، سر و صدا به سر می برد، حذف سر و صدا ضروری است. با توجه به ویژگی چند پوسته شدن، روش موجک در برخورد با سری داده های پر سر و صدا بسیار کارآمد است. به طور خاص، ما پیشنهاد می کنیم از روش موجک به قیمت گزینه اختیاری قبل از برآورد تراکم بی نظیر خطر (RND) و پیش بینی قیمت گزینه های آینده استفاده کنیم. ما از دو RND که از قیمت های مزاحم و قیمت فیلتر شده برای پیش بینی گزینه های خارج از نمونه استفاده می شود استفاده می کنیم. علاوه بر این، ما آنها را با قیمت های واقعی Black-Scholes مقایسه می کنیم. نتایج این مطالعه نشان می دهد که از طریق استفاده از شبیه سازی مونت کارلو، قدرت روش موجک در کاهش قیمت داده های گزینه. به وضوح دیده می شود که با حذف قیمت گزینه های مزاحم با استفاده از روش موجک، بیشترین نویز حذف می شود و روش تخلیه موجک به سطوح مختلف واریانس صوت قوی است.
مقدمه
ما می توانیم سه نوع کاربرد از روش موجک در اقتصاد و مالی را تشخیص دهیم. به طور خلاصه، اینها برنامه هایی هستند که (1) مربوط به تجزیه و تحلیل مشکلات چند بعدی هستند؛ (2) مربوط به برآورد پارامترهای ناشناخته یک مدل است؛ و (3) مربوط به حذف سر و صدا از سری داده های خام است. هدف این مقاله مربوط به هدف سوم است. به عنوان مثال از این نوع برای اولین بار از نرم افزار، رمزی و Lampart (1998a، b) است، آنها با استفاده موج به تجزیه و تحلیل رابطه بین هزینه و درآمد، و میان پول و درآمد در شش مقیاس های زمانی مختلف. به عنوان مثال از نوع دوم درخواست، Haven (2009) از موجولی برای تخمین عملکرد تولید لحظه ای خطرناک فرایند تصادفی و به دنبال آن دارایی اصلی یک گزینه اروپایی استفاده می کند. روش موجک نشان می دهد که در برآورد پارامترهای ناشناخته بسیار خوب عمل می کند. در نهایت، نوع سوم نرم افزار، خورشید و Meinl کشور (2012) توسعه یک الگوریتم فیلتر مبتنی بر موجک جدید، که به خصوص به خوبی کار می کند زمانی که جهش در سری های زمانی مالی هستند.
Year: 2013
Publisher : Third Conference on Mathematical Finance and Applications
By : Kazem Nouri , Masoumeh Zangian
File Information: English Language/ 4 Page / size: 496 KB
Only site members can download free of charge after registering and adding to the cart
سال : 1392
ناشر : سومین کنفرانس ریاضیات مالی و کاربردها
کاری از : کاظم نوري، معصومه زنجانی
اطلاعات فایل : زبان انگلیسی / 4 صفحه / حجم : KB 496
نقد و بررسیها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.