Dissertação

Levenberg-Marquat algorithm and Bayesian inference for SABR implied volatility smile parameter estimation EVALUATED

Sob a hipótese do ativo subjacente a uma opção seguir o modelo estocástico SABR, foi testado o algoritmo Levenberg-Marquardt para interpolação do ”smile” de volatilidade utilizando o preço das opções Europeias. O método demonstrou ser rápido no senário simulado. No entanto, a situação real por vezes implica distribuição não homogénea de dados (em relação aos ”strikes” relativos) e a presença de “outliers”, esses dois fatores afetam significativamente o desempenho de estimação de parâmetros do algoritmo. Neste trabalho foi também aplicada a inferência Bayesiana como alternativa para mitigar essas limitações. Empregámos esta abordagem no parâmetro α do modelo SABR com bons resultados.
Modelo de Volatilidade Estocástica, SABR, Inferência Bayesiana, Algoritmo Levenberg-Marquardt, Matemática Financeira.

Outubro 27, 2020, 11:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Igor Kravchencko

CEMAT

Investigador Auxiliar

ORIENTADOR

Cláudia Rita Ribeiro Coelho Nunes Philippart

Departamento de Matemática (DM)

Professor Auxiliar