校準
沒有掉期期權的市場上赫爾-懷特短期利率模型的解決方法
每次我在 Hull-White 等短期模型中搜尋校準方法時，我總是會找到有關如何使用掉期期權市場數據進行校準的資訊。然而，我找不到任何關於如何在沒有掉期期權的市場上做到這一點的資訊。
如何在沒有期權的市場中校準 Hull-White 短期利率模型？它是具有每日數據和每日零息曲線（從掉期引導）的隔夜銀行同業拆借利率。
這完全取決於您的模型的案例。但是，由於模型具有波動性和均值回歸參數，您將需要校準非線性產品，而不是必要的交換，但您也可以使用上限/下限或任何類型的非線性產品…
對我來說，這裡涉及到一些語義，我想說你需要退後一步，考慮一個不同的相鄰問題。
不僅校準您的參數，您還需要估計它們，因為您沒有校準參考點，即沒有積極交易該資產上的非線性/Vol 產品。
校準只是試圖通過調整參數來使您的模型適合市場數據，直到您最小化某些目標函式（如價格差異），以便您確定您的模型將盡可能接近觀察到的市場價格……回歸（鬆散地使用這個術語），你的問題基本上是：我怎麼能在沒有數據點的情況下進行回歸……你不能……但這並不意味著你不能做出受過教育/假設驅動猜測你的模型參數。
在這種情況下，我會做的是尋找代理隱含卷，例如：
- 美元/CLP
- 銅
- CLP RFR 歷史成交量（理想情況下按時長計算）
- 美元 RFR 掉期利率
並嘗試根據相關性假設匯總一個估計值。
另一種方式是我會問自己如果我今天有一個掉期頭寸，我的風險限制是多少，對沖它要花多少錢？模擬相關狀態變數的不同路徑並了解我的 PnL Vol，為每個期限執行此操作，這將是您的市場數據。
通過將模型估計為上述值或它們的函式並通過使用交易量作為新的市場數據來調整您可能進行的任何交易來完成這一切。
也請參閱此問題以獲取參考：沒有 VolSurf 時的選項 - 新興/前沿市場
希望這可以幫助。
米