Ihre E-Mail wurde erfolgreich gesendet. Bitte prüfen Sie Ihren Maileingang.

Leider ist ein Fehler beim E-Mail-Versand aufgetreten. Bitte versuchen Sie es erneut.

Vorgang fortführen?

Exportieren
  • 1
    Online-Ressource
    Online-Ressource
    Berlin : Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
    UID:
    edochu_18452_4257
    Umfang: 1 Online-Ressource (25 Seiten)
    ISSN: 1436-1086
    Serie: Sonderforschungsbereich 373: Quantification and Simulation of Economic Processes 2003,2003,25
    Inhalt: Nonparametric methods for estimating the implied volatility surface or the implied volatility smile are very popular, since they do not impose a specific functional form on the estimate. Traditionally, these methods are two-step estimators. The first step requires to extract implied volatility data from observed option prices, in the second step the actual fitting algorithm is applied. These two-step estimators may be seriously biased when option prices are observed with measurement errors. Moreover, after the nonlinear transformation of the option prices the error distribution will be complicated and less tractable. In this study, we propose a one-step estimator for the implied volatility surface based on a least squares kernel smoother of the Black-Scholes formula. Consistency and the asymptotic distribution of the estimate are provided. We demonstrate the estimator using German DAX index option data to recover the smile and the implied volatility surface.
    Sprache: Englisch
    URL: Volltext  (kostenfrei)
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
    BibTip Andere fanden auch interessant ...
Schließen ⊗
Diese Webseite nutzt Cookies und das Analyse-Tool Matomo. Weitere Informationen finden Sie auf den KOBV Seiten zum Datenschutz