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( l 4 T h e r e f o r e w e n e e d m o r e f l e x i b 1 e m o d e 1 s : L e v y - b a s e d m o d e 1 s 3. L e v y - b a s e d m o d e 1 - ( m a r k e t i s i n c o r n p 1 e t e ) B u i 1 d i n g L e v y p r o c e s s e s b y ( 1 ) t i m e c h a n g e d B r o w n i a n m o t i o n w i t h a s p e c i f i e d r a n d o m t i m e : w h e r e ( 깎 ) t X t = μ일 + o B 1 :, = o i s a r a n d o m t i m e a n d ( B t ) i s i n d e p e n d e n t o f ( 일 ) e. g. V 뼈 a n c e - g a m m a n l o d e 1 : ( π ) t 르 O i s t h e g a m m a p r o c e s s w i t h m e a n r a t e μ a n d v a r i a n c e r a t e V w h i c h i s i n d e p e n d e n t g a m m a i n c r e m e n t s w i t h t h e d e n s i t y : μ 2 t 1 p ( ) = α $ τ i e x p ( - 환 ), > O w h e r e u 2 t L C t = ( 표 ) U V q ι / T ( - ). y ( 2 ) s p e c i f y i n g L e v y m e a s u r e v ( d $ ) : E [ e z u χ ] = e x p [ i m t - μ 2 b 2 % + t f t ( e m 1 - m l 뻐 ) y ( d z ) ] e - g. C G M Y m o d e l : T h e L e γ y m e a s u r e V i s g i v e n b y r y G Z / 1 y ( d z ) = ( ; 늪 τ I ( Z < 0 ) + 약 τ T I ( Z > 0 ) ) d z l 1 4 z w h e r e C > 0, G 능 O J f > 0, Y < 2. ( 3 ) s p e c i f y i n g p r o b a b i l i t y d e n s i t y f u n c t i o n : e. g. G e n e r a l i z e d h y p e r b o 1 i c m o d e l

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1 Some Applications of Levy Processes to Finance 1. B-S model contains the constant volatility A method to improve it : Use stochastic volatility models: Example : Stochastic volatility is an Ornstein - Uhlenbeck process driven by a subordinator T(t)( see Barndorff-Nielsen and Shepard 2001). SV Market model :. where 2. Market is incomplete in Levy - based model There are more than one equivalent martingale measure. So there are more than one option pricing formula. A method to overcome it : Find the minimal entropy martingale measure. Minimal entropy martingale Measures : Incomplete Market 에서는 equivalent martingale measure 가많이 (infinite 일경우도있음 ) 존재하므로 market measure 을가장잘설명하는 risk neutral measure, 즉 와 equivalent 한 martingale measure 을찾아옵션가격또는 hedging 할때사용된다. Market measure 에관한정보를잘반영하는 risk-neutral measure 을찾기위에서는그반영정도를측정하는 와 사이에적절한 metric이있어야할것이다. 그 metric 으로잘알려진것이 Kullback-Leibler 가정의한 relative entropy 이다. 두측도 와 가서로 equivalent 할때. 에관한 의 relative entropy 는 ℇ( ) 로정의한다. 여기서기준이되는 measure 을 prior 라고부른다. 금융모형이론에서는시장측도 와서로 equivalent 한 martingale 가많이있을때, 그들에대한 relative entropy 가최소인것이찾아옵션가격또는

2 hedging 할때사용된다. 이렇게하여찾은 measure를 Minimal entropy martingale measure 라고한다. Relative entropy 개념을이해하기위해예를들어보자. 동전을던지는확률실험 에서앞면이면 1, 뒷면이면 0이라하자. 이때확률을 라고하자. 와 relative entropy measure가최소인 을찾아보자. 인모든 에대하여, 로정의된확률측도 는 Radon-Nykodym derivative 는 는 와서로 equivalent 이고그, 로 ℇ( ) 을최소로하는 여보면 1/2 이된다. 즉 이다. 이므 의값을구하