Heterogeneous information arrival and option pricing
Le point original est de supposer que, sur un marché financier, l'information survient selon un processus ponctuel, plus précisément un DSPP, c'est-à-dire un processus de Poisson \(N(t)\) doublement stochastique dont le paramètre est une variable aléatoire de loi fixée. Le prix de l'actif sous-jacent suit alors un processus de diffusion à sauts du type: \[ dS/S= \beta dt +\sigma dZ(t)+ y dN(t) \] où \(Z(t)\) est un processus de Wiener. Tout se passe comme si, un certain nombre de fois dans l'année, son prix sautait d'un montant aléatoire (en \(\%)y\). Les conséquences sur les prix des options sur ce sous-jacent sont étudiées, avec pour résultat la réduction du biais observé dans des modèles de pricing plus classiques. Les paramètres de ce DSPP sont estimés par la méthode courante du maximum de vraisemblance qui occasionne cependent ici des calculs assez lourds. Une étude de Monte Carlo permet d'évaluer empiriquement le biais (relativement modeste) dans l'application des résultants asymptotiques à un échantillon fini.
scientific article; zbMATH DE number 1112384
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