Abstract:Abstract. A discrete time model of financial market is considered. In the focus of attention is the guaranteed profit of the investor which arises when the jumps of the stock price are bounded. The limit distribution of the profit as the model becomes closer to the classic model of geometrical Brownian motion is established. It is of interest that the approximating continuous time model does not assume any such profit.
“…Следуя теории, разработанной в [5], мы рассматриваем финансовую модель в дискретном времени, которая состоит из следующих двух основных активов и производной ценной бумаги.…”
Section: финансовая модель в дискретном времени и интервал безарбитраunclassified
“…Неполнота рынка прояв-ляется в том, что существует открытый интервал .x k ; x X k /, k D 0; 1; : : : ; n 1/; безар-битражных цен опциона. Можно показать (см., например, [4] и [5]), что конечные точки интервала задаются следующими формулами:…”
Section: финансовая модель в дискретном времени и интервал безарбитраunclassified
“…Алгоритмический подход к хеджированию 143 А. В. Нагаев в [5] показал (основываясь на аргументах выпуклости), что если вели-чины k иˇk выбраны в соответствии с формулами…”
Section: остатки при минимальных затратах на суперхеджированиеunclassified
“…А. В. Нагаев в [5,6,7] подробно исследовал асимптотические свойства остатка при суперхеджировании с минимальными затратами (12) (или безрискового дохода инвестора в его терминологии). В неопубликованной работе А. В. Нагаева эти результаты были обобщены на асимптотические свойства аккумулиро-ванного остатка (20).…”
Section: несамофинансируемые хеджирующие стратегии и их остаткиunclassified
“…Энциклопедическая моногра-фия [9], а также работа [10] проливают свет на формирование цен финансовых активов при наличии потребления: модель, которая аналогична исследуемой в данной работе. Мы предпринимаем начальную попытку алгоритмического исследования несамофинан-сируемых стратегий, описанных в [5]. При этом исследуется поведение на небольших интервалах времени остаточных значений, соответствующих динамической несамофи-нансируемой стратегии, долгосрочное поведение которых изучалось А. В. Нагаевым с соавторами.…”
“…Следуя теории, разработанной в [5], мы рассматриваем финансовую модел ь в дискретном времени, которая состоит из следующих двух основных активов и производной ценной бумаги.…”
Section: финансовая модель в дискретном времени и интервал безарбитраunclassified
“…Неполнота рынка прояв-ляется в том, что существует открытый интервал .x k ; x X k /, k D 0; 1; : : : ; n 1/; безар-битражных цен опциона. Можно показать (см., например, [4] и [5]), что конечные точки интервала задаются следующими формулами:…”
Section: финансовая модель в дискретном времени и интервал безарбитраunclassified
“…Алгоритмический подход к хеджированию 143 А. В. Нагаев в [5] показал (основываясь на аргументах выпуклости), что если вели-чины k иˇk выбраны в соответствии с формулами…”
Section: остатки при минимальных затратах на суперхеджированиеunclassified
“…А. В. Нагаев в [5,6,7] подробно исследовал асимптотические свойства остатка при суперхеджировании с минимальными затратами (12) (или безрискового дохода инвестора в его терминологии). В неопубликованной работе А. В. Нагаева эти результаты были обобщены на асимптотические свойства аккумулиро-ванного остатка (20).…”
Section: несамофинансируемые хеджирующие стратегии и их остаткиunclassified
“…Энциклопедическая моногра-фия [9], а также работа [10] проливают свет на формирование цен финансовых активов при наличии потребления: модель, которая аналогична исследуемой в данной работе. Мы предпринимаем начальную попытку алгоритмического исследования несамофинан-сируемых стратегий, описанных в [5]. При этом исследуется поведение на небольших интервалах времени остаточных значений, соответствующих динамической несамофи-нансируемой стратегии, долгосрочное поведение которых изучалось А. В. Нагаевым с соавторами.…”
We present an algorithm producing a dynamic non-self-financing hedging strategy in an incomplete market corresponding to investor-relevant risk criterion. The optimization is a twostage process that first determines market calibrated model parameters that correspond to the market price of the option being hedged. In the second stage, an optimal set of model parameters is chosen from the market calibrated set. This choice is based on stock price simulations using a time-series model for stock price jump evolution. Results are presented for options traded on the New York Stock Exchange.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.