Calibrate vol 的方法有哪些？

SABR 模型准确度和普遍性如何？
波动率微笑具体指什么？动态校正波动率的模型还有哪些？

期权匿名回答 · 2023-1-19 15:57:28

1.从dynamic来说，sabr的model的普遍性一般，因为在sabr dynamic中und项是一个鞅。你要么资产本身在特定测度下是鞅，要么去model这个und对应的鞅。对于最通用的场景来说，sabr dynamic表述的一个Q^T鞅，因此只在固定收益市场里面比较常用。
从framework来说，sabr是非常牛逼的。sabr和其他所谓”model“最大的不同就是他完成了dynamic-iv-price一条龙校准，这保证了校准出来的参数既能直接用在iv上，也能作为曲面的参数，更能作为dynamic的参数。一般的model不能保证这种完整性（比如heston就只有dynamic-price的关系，要和iv联系必须reprice然后再校准，非常麻烦而且意义不大）。但是这个framework还是受限于sabr的dynamic，对于其他dynamic如果也想搞出这样的一条龙校准难度是非常高的，有的时候必须做一些严格假设才能进行。这里希望有大佬能指点几篇一下其他dynamic下sabr style一条龙式校准方法的论文。
所以结论就是sabr的dynamic不一定普遍，但是他的建模方式对于波动率模型来说几乎是最好的范式，好的波动率模型也应该遵从这种范式。

2.smile是什么完全可以自己定义，已知比较常规的定义有STR25，STR10的报价，曲面在某点的凸性，dynamic中的volvol参数，这些都可以用来度量波动曲面的同一个属性。至于用什么度量完全看场景。

3.问题三的提法就有问题。校准只是（优化）获得模型参数的过程，不是模型。对于波动率，模型可以有dynamic/dynamic free， iv base/ dynamic based，这些不同，但是他们无一例外都需要校准。

期权匿名回答 · 2023-1-19 15:58:11

用随机波动率模型作为未来实现波动率的预测准确度应该是不高的，一个显而易见的原因就是相隔一天的数据，校正出来的模型参数可以差别很大。SABR模型普遍性应该是比较好的，在各个资产市场上都能比较好的校正出来。波动率微笑就是指在同一到期日但不同行权价的期权隐含波动率不一样，一般是虚值和实值期权的隐含波动率会比平值期权高。如果是做波动率预测的话，Robert F. Engle的系列研究会比较有参考价值。

期权匿名回答 · 2023-1-19 15:59:06

因为似乎没听过SBAR，只听过SABR，所以修改下题目，如有改错，是在下错了
半桶水，抛砖引玉一下
精确度和普遍性不好说，国内场外期权，可能会有公司用于拟合vol surf。
波动率微笑指的是平值两边的期权隐波应该要高于平值隐波，是一个微笑型，但根据不同市场特性，同时也存在investment skew和commodity skew。这是1987股灾的教训(大家明白了bs模型中 constant vol假设的错误)。
波动率模型随口可以说的有CEV, Hull White, SABR 和 Heston，这些都属于随机波动率模型，可以动态校正。

Calibrate vol 的方法有哪些？

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