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Pricing individual stock options using both stock and market index information

机译：使用股票和市场指数信息对单个股票期权定价

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When it comes to individual stock option pricing, most applications consider a univariate framework. From a theoretical point of view this is unsatisfactory as we know that the expected return of any asset is closely related to the exposure to the market risk factors. To address this, we model the evolution of the individual stock returns together with the market index returns in a flexible bivariate model in line with theory. The model parameters are estimated using both historical returns and aggregated option data from the index and the individual stocks. We assess the model performance by pricing a large set of individual stock options on 26 major US stocks over a long time period including the global financial crisis. Our results show that the losses from using a univariate formulation amounts to 11% on average when compared to our preferred bivariate specification. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：对于个人股票期权定价，大多数应用程序都考虑采用单变量框架。从理论上讲，这并不令人满意，因为我们知道任何资产的预期收益都与市场风险因素的承受程度密切相关。为了解决这个问题，我们根据理论在灵活的双变量模型中对单个股票收益的演变以及市场指数收益进行建模。使用历史收益和来自指数和个别股票的合计期权数据来估计模型参数。我们通过对包括全球金融危机在内的长期美国26种主要股票定价大量单独的股票期权来评估模型的性能。我们的结果表明，与我们偏爱的双变量规范相比，使用单变量公式产生的平均损失为11％。 （C）2019 Elsevier B.V.保留所有权利。

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