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a*z
发帖数: 294 | 2 I heard that VaR by MC is smaller than historical or var/cov methods. |
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r*****2
发帖数: 156 | 4 Historical data如果是fat tail的话 ，算出来的应该是更大，所以MC的var 应该小啊
？ |
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m***s
发帖数: 605 | 5 non-parametric CVaR 是个 linear programming， 你这种没什么特别好的办法吧， 就
把tail平均吧。
shortfall |
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j*****e
发帖数: 333 | 6 Hi weekendsunny, thank you for the info. I checked the paper you gave, it seems to me that you are only comparing with GARCH, right? Garch is not good compared with VIX and other measures which has been reported in a paper in 2005 or even earlier in a paper in 2001 if my memory is precise. Or you are doing a different thing? thanks.
btw, vix is a measure for market volatility. Vix is the just the model free implied vol constructed for S&P500. In the literature, this model free implied vol is sti... 阅读全帖 |
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y****d
发帖数: 432 | 7 ★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★
前面说明：
需要的童鞋请到我的签名档的博客查找！谢谢！发E-mail太累了！
觉得有价值的话可以顶一下，以便更多的人看到！谢谢！
★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★
详细介绍
1. Advanced Calculus with Applications in Statistics
2.A History of Probability and Statistics and Their Applications before 1750
3.Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming
4.Probability and Statistical Inference
5.Continuous Univariate Distributions, Vol. 1
6.Continuous Univariate Distributions, Vol. 2
7.The Theory of Measures and Integratio... 阅读全帖 |
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s******e
发帖数: 1751 | 8 3好像是个好的答案。
关于parametric vol surface的comment好像与答案无关。
如果density是负的，1。arbitrage opportunity 2.vol calibration error, and 3.
penny options, which does not matter.
总的来说，市场还是相当有效的。 |
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L*******t
发帖数: 2385 | 9 是啊，各种文献，no arb的, general equilibrium的，Levy的，Heston+stochastic
intensity stochsatic jumps的，还有一些是market friction的，找一些特定的等价
鞅测度的，连续时间的，基于GARCH类模型的，参数类的，non-parametric的，各种眼
花缭乱。
只是现在如何fit panel data还是个open problem。我现在想的是从option data里面
恢复一些信息，然后再写我的模型。这方面也有很多文献额。。
现在是挺难做的。没有巨大的break through |
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L*******t
发帖数: 2385 | 10 Normal VaR............
想要做的复杂一些，各种分布的parametric form，假设iid，要么就是SV类的。。
只能从历史数据估计未来。
这个就是以前大家能想到的。。 |
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w*********r
发帖数: 488 | 11 估计你的project是想说realized volatility?当你用intra-day data计算realized
volatility的时候，如果sample too frequently， 比如every transaction，你实际
上在累积variance of market micro-structure noise，这样算出来的realized
volaitlity不consistent。所以它的提出者Tim Bollerslev建议少取点samples，比如
每隔15分钟甚至30分钟。后来一帮北欧的哥们儿，还有一位stanford的哥们儿，提出
real kernel，这个算法类似时间序列里面Heteroskedastic Auto Covariance (HAC)，
就是引入intra-day return之间的自相关性，赋予一定的weight去smooth out
variance of noise。有了这个方法，想取多少点取多少点，我试过每隔1分钟（股票市
场）。结果不错。weekendsunny说的TSRV是two scale realized vola... 阅读全帖 |
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s*****u
发帖数: 164 | 12 FX option strategies are commonly quoted in volatilities for ATM straddle,
25 delta butterfly (market strangle) and risk reversal, occasionally, 10
delta butterfly (market strangle) and risk reversal. Clearly, with straddle
and market strangle volatility quotes, one can get the prices for these two
strategies. When it comes to risk reversal, it seems that there is no model-
independent way to get the price for it, i.e., one has to assume a
parametric form for the volatility surface and calibrate... 阅读全帖 |
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h******5
发帖数: 58 | 13 Sorry can't type Chinese in my company.
I am working on a project to calculate VaR based implied Risk Neutral
Density. Firstly I calculate implied vols from deep in-the-money to deep-out
-money option chains, then smooth out the vol smile and calcualte Risk
Neutral Density based on BS model(esstentially RND is calculated by the
second derivative of option prics to strke). Finally fit a parametric
distribution to the densities based on least square method. I got some
chanellenges that 1) the shap... 阅读全帖 |
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h******5
发帖数: 58 | 14 Sorry can't type Chinese in my company.
I am working on a project to calculate VaR based implied Risk Neutral
Density. Firstly I calculate implied vols from deep in-the-money to deep-out
-money option chains, then smooth out the vol smile and calcualte Risk
Neutral Density based on BS model(esstentially RND is calculated by the
second derivative of option prics to strke). Finally fit a parametric
distribution to the densities based on least square method. I got some
chanellenges that 1) the shap... 阅读全帖 |
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o******e
发帖数: 3522 | 15 我说下学术界的做法。strike太高或太低，一般都是直接trim掉。如果硬要加进去，
tail肯定fit不好。normal 的tail本来就不fat.
你说不stable是什么意思，优化出来的parameter总是在变? 可以试试不同的
parametric distribution, fit的方法也很多，有的不需要对strike求二倒。
我就知道这么多。
out
The
money |
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L*******t
发帖数: 2385 | 16 搞了个density的estimation，based on option data，nesting multifactor heston
with jumps, SABR, CEV, Exponential Levy, local vol, and local stochastic vol
,以及一些离散时间的模型。
觉得适用范围很广，而且理论很漂亮。但是缺点是需要recalibration，不知道业界会
不会用这种方法呀 |
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r**a
发帖数: 536 | 17 ask yourself when, why and how the density function will be used, then you
will probably find the answer. |
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p****u
发帖数: 2596 | 18 用也一般不会说专门招一个只做这个的人。
很多PHD level上的研究领域都很狭窄,业界的职位一般面要广些.
heston
vol |
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s*******0
发帖数: 3461 | 19 你这个大牛啊
我一个方向都没搞明白 你这个统一场 了
厉害！写完了 借我拜读 |
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L*******t
发帖数: 2385 | 21 明白了，我前些日子回国度寒假，和一个做非参数的教授聊了很多次，结果写了这个
paper。
写非参数的目的就是拓广戏路啊。
以前我喜欢做option pricing，后来是portfolio optimization，最后发现所有的问题
都可以归结为一个FBSDE，而却往往求不出解，所以现在喜欢expansion方法，以后再回
去做mathematical finance的那些个问题。
非参数很诱惑，因为可以囊括很多参数模型。于是就做了。
下学期去旁听贝叶斯，机器学习的课了。估计Sword1900比较熟悉这个。。。 |
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L*******t
发帖数: 2385 | 22 我觉得取决于业界怎么用模型。。。
和我聊天的那个教授，已经在develop一些不用recalibrate的一些非参数时间序列模型
了，过段时间和我做连续时间的。
recalibration我总觉得不好。违背了模型的精神。我的density很好用，算起来非常方
便，而且calibrate就是求解一个线性方程组，求个矩阵的逆就好了。我觉得是这个模
型的优势。而且我的density是动态非静态的。
随时间有个dynamics。
现在急需知道业界的一些做法，实习又被拒了，还是决定向板上的大牛前辈们讨教，不
去实习了，apply起来太心酸。 |
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L*******t
发帖数: 2385 | 23 我觉得我是个跳蚤，跳来跳去的，哈哈
写完了给你发一份大家一起交流哈。也期待看到你的文章！ |
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L*******t
发帖数: 2385 | 24 就是每天都需要重新估计模型参数，这样每天的参数都不一样，是stochastic的，
possibly depend on
state vector。这就违背了建模时候的本意了。。 |
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r**a
发帖数: 536 | 25 问一下你自己，如果一个模型不需要每天calib一个模型需要，那么让你选你选哪个？
这样你也许就明白你的工作的意义何在了。 |
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L*******t
发帖数: 2385 | 26 那么我肯定选择每天不需要recalibrate的那个。这个我很坚定。。。
问题是，这种参数模型一般都很不是很简单，closed form也往往没有。。。。
我还想问大牛你一个问题，就是同一个资产的option，不同时期发的，那么vol
surface的dynamics会有固定pattern吗？
就是我calibrate一个完整的vol surface的density的dynamics，以后还有利用的价值
吗？
这个我非常想知道。。。 |
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L*******t
发帖数: 2385 | 27 那么如果按照这个思路说下去，是不是你觉得我这个工作就没有什么实际意义了？ |
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r**a
发帖数: 536 | 28
ask yourself if the model doesn't have closed form density function, what
would you do next and if the model does have closed form density function,
what would you do next? What is the advantage if you have closed form
density? And you also need to persuade people that the advantage is real by
using
examples.
To be honest, I felt so far U haven't thought deeply enough. Sorry for being
straight. |
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s*******0
发帖数: 3461 | 30 这个 不好意思 问一下 比方说 每天根据上一天的估价模型重新估算一下参数 难道不
是正常的做法吗
还能有一劳永逸的模型吗 比如说用90年代的数据 就能一直通吃了？ |
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p****u
发帖数: 2596 | 31 拓广戏路.不用发paper，上门课就够了.学现成的东西比创造新东西重要把. |
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s*******0
发帖数: 3461 | 32 我也就懂一点皮毛 所以很挫败 学了这么久还是很多不懂的
到时候 多讨论吧 |
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d********t
发帖数: 9628 | 34 好模型的参数每天变化不大，不至于一天不cal就不能用了 |
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L*******t
发帖数: 2385 | 35 就是一介书生，除了发paper，还能干啥？
写paper其实是在我看来比较功利的想法了，
能逼自己学东西，还能有产出。。 |
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L*******t
发帖数: 2385 | 36 我还有一个问题，stochastic vol的latent variable v(t)，就是波动率过程，怎么
filter？是和参数一起optimize吗？
这个每天都会变的 |
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d********t
发帖数: 9628 | 37 你要是用每分钟的data那每天变还情有可原，用daily的data还每天变，不是胡扯淡是
什么？ |
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L*******t
发帖数: 2385 | 38 哈哈，其实怎么做的都有，我的想法是，既然是随机波动率，那么肯定每天在变的，我
说的不是参数，是latent var的初始值 |
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s*******0
发帖数: 3461 | 39 顶你一介书生！
既然已经读了大金工 那么发文章是王道了
加油！ |
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S*********g
发帖数: 5298 | 40 不管是tick data还是daily data，参数变太快的都是noise |
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x********o
发帖数: 519 | 41 if your method is fast, why recalibration is an issue? if it is fast enough,
recalibrate as often as you want |
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L*******t
发帖数: 2385 | 42 应该非常快，但是还没做过实际的calibration，效果如何还是个谜
enough, |
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L*******t
发帖数: 2385 | 43 其实你假定了一个parametric model，就相当于你大概认可了实际的prices是这个
model generate出来的。无论使用optionprice还是underlying直接求都是为了把Data
generating process完整的表达出来。
P下的参数意义大概就是你在假设你写下的参数模型是现实世界observe到的价格的最优
表示，然后希望把这个模型的参数通过实际价格估计出来。
但是要注意的是，即便你估计除了模型的参数，但是不能说你就知道了未来的走势，因
为模型本身有randomness，最多你可以求一个expectation，但是谁也不能保证未来一
定会朝着expectation的方向走。
有很多general equilibrium的模型也有SDE，canonical的GE模型我认为是efficient的。 |
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L*******t
发帖数: 2385 | 44 其实你假定了一个parametric model，就相当于你大概认可了实际的prices是这个
model generate出来的。无论使用optionprice还是underlying直接求都是为了把Data
generating process完整的表达出来。
P下的参数意义大概就是你在假设你写下的参数模型是现实世界observe到的价格的最优
表示，然后希望把这个模型的参数通过实际价格估计出来。
但是要注意的是，即便你估计除了模型的参数，但是不能说你就知道了未来的走势，因
为模型本身有randomness，最多你可以求一个expectation，但是谁也不能保证未来一
定会朝着expectation的方向走。
有很多general equilibrium的模型也有SDE，canonical的GE模型我认为是efficient的。 |
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m**o
发帖数: 1970 | 45 請問周是哪本書？
var 是parametric, monte carlo n historical simulation吧
是 stock options bonds var 都要會求麼
基本的都會
我看有本書還講 萬一有好幾個risk factors 的解法沒學過 好像太複雜了 要學麼..
還會考些簡易編程算法的麼 |
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s**********p
发帖数: 17 | 46 The parametric down conversion crystal is BBO(beta-Barium Borate). The
entangled state is contructed according to one of the four Bell-EPR states,
and the violation of Bell inequality is measured by the CHSH inequality. The
quantum key distribution rate is 10 bits/s. They send a synchronous signal
from another optical channel to gate the coincidence measurement.
The transmission rate is 70% with 3000 pairs of entangled photons left for
spacelike Eves. :) Is it because the telescope they built, t |
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p********a
发帖数: 5352 | 47 ☆─────────────────────────────────────☆
Tobetrue (Banyan) 于 (Fri Sep 21 15:47:34 2007) 提到:
小的对统计实在是不懂。可否问一下fisher’s 和卡方检验的区别，和各自的适用条
件。
还问一下： 这Mann-Whitney U test是什么东东，用来做什么用的？
Tons of thanks!!!
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Tobetrue (Banyan) 于 (Fri Sep 21 15:48:05 2007) 提到:
I mean Fisher's exact test, sorry for the typo.
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hengjihengji (白晶晶～天天坛) 于 (Fri Sep 21 16:01:29 2007) 提到:
mann-whitney u test相当于non-parametric的t test
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x******m
发帖数: 736 | 48
我的phenotype是多少天大鼠得糖尿病，范围在１－２００天。如果有的大鼠２００天
内没有症状，就认为他们没有糖尿病。(kinda of right-cencored survival).
问题就在这个，现有package都要求phenotype是normal或者binary。即使有的能分析这
种数据，like R/qtl,或者是non-parametric,function也有限。不能作locus
interaction.
不知道有没有这方面的建议,many thanks |
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f******e
发帖数: 33 | 49 做一个nonparametric的regression 有fitted value 和95% CI 的data
画3条线是没问题的 但是不知道怎么样把 CI 之间做成shade的效果呢？
（其实parametric regression我也不知道怎么画这个...)
请教大家了！（什么样的regression都可以，什么样的软件都可以。。。最好是sas或
stata）
谢谢！！ |
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s********l
发帖数: 245 | 50 Here is the code:
option symbolgen mprint mlogic;
%macro parametric(original=, dsn=, marker1=, marker3=, upper=, lower=,
constant=);
data &dsn;
set &original;
%let constrain1 =%sysevalf(abs(%str(&marker1 - &constant)));
%let constrain2 =%sysevalf(abs(%str(&marker3 - &constant)));
%if &marker1 NE &constant and &marker3 NE &constant %then %do;
&upper=abs(&marker1-&marker3);
&lower=abs(&marker1-&marker3);
%end;
%if &marker1 NE &constant |
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