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: 推 lucow:懂了!再次感謝DI大了 04/15 17:10
: → lucow:那我可以說市場上觀察到L,然後用定義推回去P(t,T),說這是 04/15 17:11
: → lucow:現在市場上的價格嗎? 感覺有雞生蛋蛋生雞的問題。 04/15 17:11
: 推 lucow:不過後面第3章是先給定利率模型,然後風險中立評價出P(t,T) 04/15 17:14
: → lucow:然後就可以知道各利率的理論值了,像是LIBOR RATE 04/15 17:15
: → lucow:然後利率模型的參數是用歷史資料去估計,好像歷史資料的t愈 04/15 17:17
: → lucow:靠近T,愈能估計的好。 04/15 17:17
: → lucow:就是像用每天隔夜拆款利率當作r(t)的proxy去估計 04/15 17:18
很久沒有碰這本書了, 寫一下記憶中的東西, 有錯請指正!
for Q1:
可以用市場上的利率去extract P(t,T) (zero-coupon curve)
而這個P(t,T)可以用來pricing你要pricing的instruments(當作discount factor)
沒有雞生蛋 蛋生雞的問題, 只有市場上可以拿到什麼的問題
因為市場上看到L, 所以利用很多個L(不同起迄日期) 做出zero coupon curve
假如拿到很多公債(有利息的)價格, 也可以從這些公債價格去找出
公債的zero-coupon curve
for Q2:
假如用利率歷史資料去估計 IR model, 獲得的是真實世界下的參數
(因為只是估計那個SDE under historical true world)
假如拿來做pricing based on "no-arbitrage"
那可能要想辦法找一些可以參考/用來避險的liquid instruments
例如liquid的債(先不考慮交易對手風險, ex 公債, 交換選擇權, 上限選擇權 etc)
利用利率模型算出來的商品價格對市場價格進行校準(calibration)
ex: 想要price某個exotic option on libor rates
而因某種原因選擇了CIR model當pricing engine
可以去市場上找libor rates, 獲得zero-coupon curve
然後如果找的到市場上liquid的caps/floors的價格
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可以自己選一個適合的平方/絕對值, 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}
這時候可以獲得CIR模型的參數
然後用這個同時校準到libor rates以及caps/floors的CIR model去進行
exotic option的pricing
有錯的話請指正