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Option market trading activity and the estimation of the pricing kernel: A Bayesian approach

  • Giovanni Barone-Adesi
  • , Nicola Fusari
  • , Antonietta Mira
  • , C. Sala*
  • *Autor/a de correspondencia de este trabajo

Producción científica: Artículo en revista indizadaArtículorevisión exhaustiva

10 Citas (Scopus)

Resumen

We propose a nonparametric Bayesian approach for the estimation of the pricing kernel. Historical stock returns and option market data are combined through the Dirichlet Process (DP) to construct an option-adjusted physical measure. The precision parameter of the DP process is calibrated to the amount of trading activity in deep-out-of-the-money options. We use the option-adjusted physical measure to construct an option-adjusted pricing kernel. An empirical investigation on the S&P 500 Index from 2002 to 2015 shows that the option-adjusted pricing kernel is consistently monotonically decreasing, regardless of the level of volatility, thus providing an explanation to the well known U-shaped pricing kernel puzzle.

Idioma originalInglés
Páginas (desde-hasta)430-449
Número de páginas20
PublicaciónJournal of Econometrics
Volumen216
N.º2
DOI
EstadoPublicada - jun 2020
Publicado de forma externa

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Option market trading activity and the estimation of the pricing kernel: A Bayesian approach'. En conjunto forman una huella única.

Cómo citar