Модель Хестона

В финансовой математике, модель Хестона, названная в честь Стивена Хестона, это математическая модель, описывающая эволюцию волатильности базового актива. Это модель со стохастической волатильностью: она предполагает, что волатильность актива не постоянна, более того её изменение представляет собой случайный процесс.

Базовая модель Хестона

Базовая модель Хестона предполагает, что S_t, цена актива, определяется стохастическим процессом:

$dS_{t}=\mu S_{t}\,dt+{\sqrt {\nu _{t}}}S_{t}\,dW_{t}^{S}\,$

где $\nu _{t}$, мгновенная дисперсия, задаётся процессом CIR:

$d\nu _{t}=\kappa (\theta -\nu _{t})\,dt+\xi {\sqrt {\nu _{t}}}\,dW_{t}^{\nu }\,$

а ${\scriptstyle dW_{t}^{S},\;dW_{t}^{\nu }}$ — винеровские процессы (то есть случайные блуждания) с корреляцией ρ, или, эквивалентно, с ковариацией ρ dt.

Параметры, использованные выше, имеют следующий смысл:

• μ — частота возвращения актива.
• θ — длинная дисперсий, или длинное средние дисперсии цены; при стремлении t к бесконечности, ожидаемое значение ν_t стремится к θ.
• κ — частота, с которой ν_t возвращается к θ.
• ξ — волатильность волатильности; как и предполагает название, она определяет дисперсию ν_t.

Если параметры подчиняются следующему условию (известному как условие Феллера), тогда процесс $\nu _{t}$ строго положителен

$2\kappa _{t}\theta \geq \xi ^{2}\,.$

Обобщения

Для того, чтобы принять во внимание все свойства профиля волатильности, модель Хестона не является достаточно гибкой. Может быть необходимо добавить к ней дополнительные степени свободы.

Первое прямое обобщение это позволить параметрам зависеть от времени. Тогда динамика модели имеет вид:

$dS_{t}=\mu S_{t}\,dt+{\sqrt {\nu _{t}}}S_{t}\,dW_{t}^{S}\,.$

Здесь $\nu _{t}$, мгновенная дисперсия, задаётся зависящим от времени процессом CIR:

$d\nu _{t}=\kappa _{t}(\theta _{t}-\nu _{t})\,dt+\xi _{t}{\sqrt {\nu _{t}}}\,dW_{t}^{\nu }\,$

а ${\scriptstyle dW_{t}^{S},\;dW_{t}^{\nu }}$ — винеровские процессы (то есть случайные блуждания) с корреляцией ρ. Для того, чтобы сохранить трактовку модели необходимо потребовать, чтобы параметры были кусочно-постоянными.

Другой подход состоит в добавлении второго процесса с независимой от первого дисперсией.

$dS_{t}=\mu S_{t}\,dt+{\sqrt {\nu _{t}^{1}}}S_{t}\,dW_{t}^{S,1}+{\sqrt {\nu _{t}^{2}}}S_{t}\,dW_{t}^{S,2}\,$

$d\nu _{t}^{1}=\kappa ^{1}(\theta ^{1}-\nu _{t}^{1})\,dt+\xi ^{1}{\sqrt {\nu _{t}^{1}}}\,dW_{t}^{\nu ^{1}}\,$

$d\nu _{t}^{2}=\kappa ^{2}(\theta ^{2}-\nu _{t}^{2})\,dt+\xi ^{2}{\sqrt {\nu _{t}^{2}}}\,dW_{t}^{\nu ^{2}}\,$

Существенное обобщение моедли Хестона, делающее стохастически не только волатильность, но и среднее было предложено Лин Ченом (1996). В модели Чена динамика мгновенной процентной ставки устанавливается формулами:

$dr_{t}=(\theta _{t}-r_{t})\,dt+{\sqrt {r_{t}}}\,\sigma _{t}\,dW_{t},$

$d\alpha _{t}=(\zeta _{t}-\alpha _{t})\,dt+{\sqrt {\alpha _{t}}}\,\sigma _{t}\,dW_{t},$

$d\sigma _{t}=(\beta _{t}-\sigma _{t})\,dt+{\sqrt {\sigma _{t}}}\,\eta _{t}\,dW_{t}.$

Реализация

Недавнее обсуждение реализации модели Хестона приведено в статье Кал и Джекел.

Информация о том, как использовать преобразование Фурье для оценки опционов приведено в статье Карр и Мадан.

Обобщение модели Хестона со случайными процентными ставками приведено в статье Грзелак и Остерли.

Вывод замкнутого решения для цен опционов для зависящей от времени модели Хестона приведён в статье Гобет и др.

Вывод замкнутого решения для цен опционов для двойной модели Хестона приведён в статьях Кристоферсена и Гаутьера.

См. также

• Стохастическая волатильность
• Нейтральная к риску мера (другое название: эквивалентная мартингальная мера)
• Теорема Гирсанова
• Мартингал
• Модель волатильности SABR