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Publikationsart: Bericht
Autor(en): Matthias R. Fengler; Wolfgang Härdle; Enno Mammen
Titel: Implied Volatility String Dynamics
Erschienen in: Sonderforschungsbereich 373: Quantification and Simulation of Economic Processes (54) 2003
Verlag: Humboldt-Universität zu Berlin
Erscheinungsort: Berlin
URN: urn:nbn:de:kobv:11-10050885
Erstveröffentlichung: 08.12.2003
Einreichung: 08.12.2003
Veröffentlichung auf edoc: 02.12.2005
Status: published
not_reviewed
Volltext: pdf (urn:nbn:de:kobv:11-10054393)
Fachgebiet(e): Wirtschaft
Schlagwörter (eng): Generalized Additive Models, Backfitting, Functional Principal Component Analysis, Implied Volatility Surface Smile
Einrichtung: Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
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Abstract (eng):
A primary goal in modelling the dynamics of implied volatility surfaces (IVS) aims at reducing complexity. For this purpose one fits the IVS each day and applies a principal component analysis using a functional norm. This approach, however, neglects the degenerated string structure of the implied volatility data and may result in a severe modelling bias. We propose a dynamic semiparametric factor model, which approximates the IVS in a finite dimensional function space. The key feature is that we only fit in the local neighborhood of the design points. Our approach is a combination of methods from functional principal component analysis and backfitting techniques for additive models. The model is found to have an approximate 10% better performance than the typical naïve trader models. The model can be a backbone in risk management serving for value at risk computations and scenario analysis.
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