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Theses Year : 2011

Semimartingales and Contemporary Issues in Quantitative Finance

Semimartingales et Problématiques Récentes en Finance Quantitative

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Abstract

In this thesis, we study various contemporary issues in quantitative finance. The first chapter is dedicated to the stability of the semimartingale property under filtration expansion. We study first progressive filtration expansions with random times. We show how semimartingale decompositions in the expanded filtration can be obtained using a natural link between progressive and initial expansions. The link is, on an intuitive level, that the two coincide after the random time. We make this idea precise and use it to establish known and new results in the case of expansion with a single random time. The methods are then extended to the multiple time case, without any restrictions on the ordering of the individual times. We then look to the expanded filtrations from the point of view of filtration shrinkage. We turn then to studying progressive filtration expansions with processes. Using results from the weak convergence of sigma fields theory, we first establish a semimartingale convergence theorem, which we apply in a filtration expansion with a process setting and provide sufficient conditions for a semimartingale of the base filtration to remain a semimartingale in the expanded filtration. A first set of results is based on a Jacod's type criterion for the increments of the process we want to expand with. An application to the expansion of a Brownian filtration with a time reversed diffusion is given through a detailed study and some known examples in the litterature are recovered and generalized. Finally, we focus on filtration expansion with continuous processes and derive two new results. The first one is based on a Jacod's type criterion for the successive hitting times of some levels and the second one is based on honest times assumptions for these hitting times. We provide examples and see how those can be used as first steps toward harmful dynamic insider trading models. In the expanded filtration the finite variation term of the price process can become singular and arbitrage opportunities (in the sense of FLVR) can therefore arise in these models. In the second chapter, we reconcile structural models and reduced form models in credit risk from the perspective of the information induced credit contagion effect. That is, given multiple firms, we are interested on the behaviour of the default intensity of one firm at the default times of the other firms. We first study this effect within different specifications of structural models and different levels of information. Since almost all examples are non tractable and computationally very involved, we then work with the simplifying assumption that conditional densities of the default times exist. The classical reduced-form and filtration expansion framework is therefore extended to the case of multiple, non-ordered defaults times having conditional densities. Intensities and pricing formulas are derived, revealing how information-driven default contagion arises in these models. We then analyze the impact of ordering the default times before expanding the filtration. While not important for pricing, the effect is significant in the context of risk management, and becomes even more pronounced for highly correlated and asymmetrically distributed defaults. We provide a general scheme for constructing and simulating the default times, given that a model for the conditional densities has been chosen. Finally, we study particular conditional density models and the information induced credit contagion effect within them. In the third chapter, we provide a methodology for a real time detection of bubbles. After the 2007 credit crisis, financial bubbles have once again emerged as a topic of current concern. An open problem is to determine in real time whether or not a given asset's price process exhibits a bubble. Due to recent progress in the characterization of asset price bubbles using the arbitrage-free martingale pricing technology, we are able to propose a new methodology for answering this question based on the asset's price volatility. We limit ourselves to the special case of a risky asset's price being modeled by a Brownian driven stochastic differential equation. Such models are ubiquitous both in theory and in practice. Our methods use non parametric volatility estimation techniques combined with the extrapolation method of reproducing kernel Hilbert spaces. We illustrate these techniques using several stocks from the alleged internet dot-com episode of 1998 - 2001, where price bubbles were widely thought to have existed. Our results support these beliefs. During May 2011, there was speculation in the financial press concerning the existence of a price bubble in the aftermath of the recent IPO of LinkedIn. We analyzed stock price tick data from the short lifetime of this stock through May 24, 2011, and we found that LinkedIn has a price bubble. The last chapter is about discretely sampled variance swaps, which are volatility derivatives that trade actively in OTC markets. To price these swaps, the continuously sampled approximation is often used to simplify the computations. The purpose of this chapter is to study the conditions under which this approximation is valid. Our first set of theorems characterize the conditions under which the discretely sampled variance swap values are finite, given the values of the continuous approximations exist. Surprisingly, for some otherwise reasonable price processes, the discretely sampled variance swap prices do not exist, thereby invalidating the approximation. Examples are provided. Assuming further that both variance swap values exist, we study sufficient conditions under which the discretely sampled values converge to their continuous counterparts. Because of its popularity in the literature, we apply our theorems to the 3/2 stochastic volatility model. Although we can show finiteness of all swap values, we can prove convergence of the approximation only for some parameter values.
Dans cette thèse, nous étudions différentes problématiques d'actualité en finance quantitative. Le premier chapitre est dédié à la stabilité de la propriété de semimartingale après grossissement de la filtration de base. Nous étudions d'abord le grossissement progressif d'une filtration avec des temps aléatoires et montrons comment la décomposition de la semimartingale dans la filtration grossie est obtenue en utilisant un lien naturel entre la filtration grossie initiallement et celle grossie progressivement. Intuitivement, ce lien se résume au fait que ces deux filtrations coincident après le temps aléatoire. Nous précisons cette idée et l'utilisons pour établir des résultats connus pour certains et nouveaux pour d'autres dans le cas d'un grossissement de filtrations avec un seul temps aléatoire. Les méthodes sont alors étendues au cas de plusieurs temps aléatoires, sans aucune restriction sur l'ordre de ces temps. Nous étudions ensuite ces filtrations grossies du point de vue des rétrécissements des filtrations. Nous nous intéressons enfin au grossissement progressif de filtrations avec des processus. En utilisant des résultats de la convergence faible de tribus, nous établissons d'abord un théorème de convergence de semimartingales, que l'on appliquera dans un contexte de grossissement de filtrations avec un processus pour obtenir des conditions suffisantes pour qu'une semimartingale de la filtration de base reste une semimartingale dans la filtration grossie. Nous obtenons des premiers résultats basés sur un critère de type Jacod pour les incréments du processus utilisé pour grossir la filtration. Nous nous proposons d'appliquer ces résultats au cas d'un grossissement d'une filtration Brownienne avec une diffusion retournée en temps et nous retrouvons et généralisons quelques examples disponibles dans la littérature. Enfin, nous concentrons nos efforts sur le grossissement de filtrations avec un processus continu et obtenons deux nouveaux résultats. Le premier est fondé sur un critère de Jacod pour les temps d'atteinte successifs de certains niveaux et le second est fondé sur l'hypothèse que ces temps sont honnêtes. Nous donnons des examples et montrons comment cela peut constituer un premier pas vers des modèles dynamiques de traders initiés donnant naissance à des opportunités d'arbitrage nocives. Dans la filtration grossie, le terme à variation finie du processus de prix peut devenir singulier et des opportunités d'arbitrage (au sens de FLVR) apparaissent clairement dans ces modèles. Dans le deuxième chapitre, nous réconcilions les modèles structuraux et les modèles à forme réduite en risque de crédit, du point de vue de la contagion de crédit induite par le niveau d'information disponible à l'investisseur. Autrement dit, étant données de multiples firmes, nous nous intéressons au comportement de l'intensité de défaut (par rapport à une filtration de base) d'une firme donnée aux temps de défaut des autres firmes. Nous étudions d'abord cet effet sous des spécifications différentes de modèles structuraux et sous différents niveaux d'information, et tirons, par l'exemple, des conclusions positives sur la présence d'une contagion de crédit. Néanmoins, comme plusieurs exemples pratiques ont un coup calculatoire élevé, nous travaillons ensuite avec l'hypothèse simplificatrice que les temps de défaut admettent une densité conditionnelle par rapport à la filtration de base. Nous étendons alors des résultats classiques de la théorie de grossissement de filtrations avec des temps aléatoires aux temps aléatoires non-ordonnés admettant une densité conditionnelle et pouvons ainsi étendre l'approche classique de la modélisation à forme réduite du risque de crédit à ce cas général. Les intensités de défaut sont calculées et les formules de pricing établies, dévoilant comment la contagion de crédit apparaît naturellement dans ces modèles. Nous analysons ensuite l'impact d'ordonner les temps de défaut avant de grossir la filtration de base. Si cela n'a aucune importance pour le calcul des prix, l'effet est significatif dans le contexte du management de risque et devient encore plus prononcé pour les défauts très corrélés et asymétriquement distribués. Nous proposons aussi un schéma général pour la construction et la simulation des temps de défaut, étant donné qu'un modèle pour les densités conditionnelles a été choisi. Finalement, nous étudions des modèles de densités conditionnelles particuliers et la contagion de crédit induite par le niveau d'information disponible au sein de ces modèles. Dans le troisième chapitre, nous proposons une méthodologie pour la détection en temps réel des bulles financières. Après la crise de crédit de 2007, les bulles financières ont à nouveau émergé comme un sujet d'intéret pour différents acteurs du marché et plus particulièrement pour les régulateurs. Un problème ouvert est celui de déterminer si un actif est en période de bulle. Grâce à des progrès récents dans la caractérisation des bulles d'actifs en utilisant la théorie de pricing sous probabilité risque-neutre qui caractérise les processus de prix d'actifs en bulles comme étant des martingales locales strictes, nous apportons une première réponse fondée sur la volatilité du processus de prix de l'actif. Nous nous limitons au cas particulier où l'actif risqué est modélisé par une équation différentielle stochastique gouvernée par un mouvement Brownien. Ces modèles sont omniprésents dans la littérature académique et en pratique. Nos méthodes utilisent des techniques d'estimation non paramétrique de la fonction de volatilité, combinées aux méthodes d'extrapolation issues de la théorie des reproducing kernel Hilbert spaces. Nous illustrons ces techniques en utilisant différents actifs de la bulle internet (dot-com bubble)de la période 1998 - 2001, où les bulles sont largement acceptées comme ayant eu lieu. Nos résultats confirment cette assertion. Durant le mois de Mai 2011, la presse financière a spéculé sur l'existence d'une bulle d'actif après l'OPA sur LinkedIn. Nous analysons les prix de cet actif en nous basant sur les données tick des prix et confirmons que LinkedIn a connu une bulle pendant cette période. Le dernier chapitre traite des variances swaps échantillonnés en temps discret. Ces produits financiers sont des produits dérivés de volatilité qui tradent activement dans les marchés OTC. Pour déterminer les prix de ces swaps, une approximation en temps continu est souvent utilisée pour simplifier les calculs. L'intérêt de ce chapitre est d'étudier les conditions garantissant que cette approximation soit valable. Les premiers théorèmes caractérisent les conditions sous lesquelles les valeurs des variances swaps échantillonnés en temps discret sont finies, étant donné que les valeurs de l'approximation en temps continu sont finies. De manière étonnante, les valeurs des variances swaps échantillonnés en temps discret peuvent etre infinies pour des modèles de prix raisonnables, ce qui rend la pratique de marché d'utiliser l'approximation en temps continu invalide. Des examples sont fournis. En supposant ensuite que le payoff en temps discret et son approximation en temps continu ont des prix finis, nous proposons des conditions suffisantes pour qu'il y ait convergence de la version discrète vers la version continue. Comme le modèle à volatilité stochastique 3/2 est de plus en plus populaire, nous lui appliquons nos résultats. Bien que nous pouvons démontrer que les deux valeurs des variances swaps sont finies, nous ne pouvons démontrer la convergence de l'approximation que pour certaines valeurs des paramètres du modèle.
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Dates and versions

pastel-00635436 , version 1 (27-10-2011)

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  • HAL Id : pastel-00635436 , version 1

Cite

Younes Kchia. Semimartingales and Contemporary Issues in Quantitative Finance. Computational Finance [q-fin.CP]. Ecole Polytechnique X, 2011. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨pastel-00635436⟩
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