衡量從非交易隨機變數衍生品價格推斷的機率？

某些事件的機率（例如，一段時間內的降雨量，美聯儲加息的機率）是否從風險中性度量（用貨幣）中陳述的不可交易隨機變數（例如天氣期貨、聯邦基金期貨）的衍生品中推斷出來市場指標）還是現實世界的衡量標準？

聖路易斯聯儲在 2006 年發表了一篇非常好的論文：什麼是​​賠率？William Emmons、Aeimit Lakdawala 和 Christopher Neely 撰寫的基於期權的 FOMC 目標變化預測，其中討論了聯邦基金期貨、此類期貨的期權、隱含風險神經機率，以及它們與客觀現實世界機率的區別。

掌握概念的好問題。基本上價格從不表明任何關於現實世界的機率。價格是由可能不知道（甚至不關心）標的物未來行為的經濟主體的供需相互作用形成的。

風險中性措施的存在是 FTAP 的結果，基於對或有債權的可能複制策略。要麼您可以無風險地複制此類資產的付款，而且用於定價的風險中性措施是獨一無二的，因為無套利價格（即複製投資組合的價值）是獨一無二的。如果您無法複製索賠，則存在一系列 NA 價格（例如，對於看漲期權，它是 $ \left[ \left[PV\left(F_T - K\right)\right]^+, PV(F_T) \right] $ , $ F_T $ 是標的物的遠期價格和 $ PV $ 現值）和無限多的風險中性措施。他們中的任何一個都不應該對現實世界的機率提供特別豐富的資訊。

對於非交易資產，“市場”（提供可交易價格的投資銀行）將使用歷史數據來推斷標的價格的行為，並允許良好的“誤差幅度”。例如，如果溫度的歷史標準偏差為 15%，他們可能會使用標準偏差在 20% 到 22% 之間的模型進行定價。但是由於氣候不穩定，未來的標準差很可能是 30%，他們不知道！

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/53637