The rBergomi rough volatility model

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Resco San José, Iñigo
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.5/26386
Resumo: Mestrado Bolonha em Mathematical Finance
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spelling The rBergomi rough volatility modelrough Bergomi modelfractional Brownian motionoption pricingvolatility smileMestrado Bolonha em Mathematical FinanceSimulation schemes to estimate volatility from high frequency data lead some authors to start studying local volatility models, where the local volatility of the stock varies with the stock price and the stock price is itself stochastic. Hence, in local volatility models, volatility is stochastic, but only because it is a function of the stochastic stock price. This typically produces a skew in implied volatility (known as volatility smile), which can also be obtained by using stochastic volatility models (like, for example, the Heston stochastic volatility model), where the constant volatility of the Black-Scholes model is replaced by a stochastic process driven by a random factor correlated with the random factor that drives the price of the underlying asset. Recently, Bayer et al. in [1] have gone a step further from local and stochastic volatility modelling, proposing rough fractional stochastic volatility (RFSV) models stating that log-volatility behaves as a fractional Brownian motion with Hurst exponent H less than 0.5, which is essentially a non-Markovian process with stationary but not independent increments. As a particular case for the RFSV model, these authors proposed the so-called rough Bergomi (rBergomi) model. In this dissertation, the rBergomi model is implemented by using the hybrid scheme proposed by Bennedsen et al. in [3], and the implied volatility smiles over the SPX options are estimated for different maturities. Finally, as the model depends only on three parameters: H, η (related to increments of log-volatility) and ρ (correlation factor), these were calibrated to market data.Instituto Superior de Economia e GestãoGuerra, JoãoRepositório da Universidade de LisboaResco San José, Iñigo2022-12-07T10:53:10Z2022-102022-10-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.5/26386engResco San José, Iñigo (2022). “The rBergomi rough volatility model”. Dissertação de Mestrado. Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-03-06T14:55:51Zoai:www.repository.utl.pt:10400.5/26386Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T17:10:02.879185Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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