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: 推 lucow:懂了!再次感谢DI大了 04/15 17:10
: → lucow:那我可以说市场上观察到L,然后用定义推回去P(t,T),说这是 04/15 17:11
: → lucow:现在市场上的价格吗? 感觉有鸡生蛋蛋生鸡的问题。 04/15 17:11
: 推 lucow:不过后面第3章是先给定利率模型,然后风险中立评价出P(t,T) 04/15 17:14
: → lucow:然后就可以知道各利率的理论值了,像是LIBOR RATE 04/15 17:15
: → lucow:然后利率模型的参数是用历史资料去估计,好像历史资料的t愈 04/15 17:17
: → lucow:靠近T,愈能估计的好。 04/15 17:17
: → lucow:就是像用每天隔夜拆款利率当作r(t)的proxy去估计 04/15 17:18
很久没有碰这本书了, 写一下记忆中的东西, 有错请指正!
for Q1:
可以用市场上的利率去extract P(t,T) (zero-coupon curve)
而这个P(t,T)可以用来pricing你要pricing的instruments(当作discount factor)
没有鸡生蛋 蛋生鸡的问题, 只有市场上可以拿到什么的问题
因为市场上看到L, 所以利用很多个L(不同起迄日期) 做出zero coupon curve
假如拿到很多公债(有利息的)价格, 也可以从这些公债价格去找出
公债的zero-coupon curve
for Q2:
假如用利率历史资料去估计 IR model, 获得的是真实世界下的参数
(因为只是估计那个SDE under historical true world)
假如拿来做pricing based on "no-arbitrage"
那可能要想办法找一些可以参考/用来避险的liquid instruments
例如liquid的债(先不考虑交易对手风险, ex 公债, 交换选择权, 上限选择权 etc)
利用利率模型算出来的商品价格对市场价格进行校准(calibration)
ex: 想要price某个exotic option on libor rates
而因某种原因选择了CIR model当pricing engine
可以去市场上找libor rates, 获得zero-coupon curve
然后如果找的到市场上liquid的caps/floors的价格
用CIR model推出caps/floors的公式, 做下列的最佳化
min errorfunction[(Price_cir-Price_mkt)]
s.t. condition (CIR的condition)
error function可以自己选一个适合的平方/绝对值, or others
ex: a*sum{(Price[p(t,T_i)]_CIR-Price[p(t,T_i)]_mkt)^2}
+(1-a)*sum{(Price[caps_i]_CIR-Price[caps_i]_mkt)^2}
这时候可以获得CIR模型的参数
然后用这个同时校准到libor rates以及caps/floors的CIR model去进行
exotic option的pricing
有错的话请指正