A case study on different one-factor Cheyette models for short maturity caplet calibration
创建于 更新于
摘要
本报告围绕短期Caplet市场定价问题，基于一因子Cheyette模型，评估多种局部波动率与随机波动率形式的标定效果。通过通用模拟定价框架及参数化微分机器学习方法，发现带有关联Lognormal随机波动率（QDLNSV）与分段线性局部波动率的模型能更好拟合1年期不同行权价的Caplet微笑，实现精准高效的市场数据重现 [page::0][page::4][page::8][page::16][page::22]
