1樓：黑貓Q形態
@徐瑞龍 安排的問題，水平不夠也只能強答了
1.基本贊同 @二點三西格瑪 的觀點，如果引入多餘的相關性引數導致模型整體自由度提高，所帶來的引數風險非常高，最後往往不得把新引入的引數作為user input才能獲得比較穩定的calibration結果。 如果不是特別需要乙個引數來度量的重要指標（比如sabr中的beta，即使作為user input喪失了估計意義和敏感度意義仍是具有重要含義的引數），引入新的引數往往得不償失。
2.在實際場景中，相關性風險往往並不需要在模型裡多引入相關性引數來衡量。僅以貓所知的例子中，basket option calibrate出的cross gamma就是很好的對沖指標。
也用通過對相關性風險overhedge的方法去規避（因為corr太難處理直接hedge corr =+-1 的情況處理）。 比起定價方面，capital requirement model是更加關注相關性風險的領域，由於涉及的資產類別比較多，形態各異，往往用copula+MC來建模。
2樓：消毒紙巾
如果指時間上的動態一般的sde sigma其實是個協方差矩陣將sigma從常數變為與時間相關即可並不影響sde的存在唯一性。 但這裡其實sigma還是乙個deterministic function 是確定的您想要的動態應該是指sigma也是隨機的可就是和omega有關這樣問題會複雜些從保證sde存在唯一上來講需要額外一些假設
常微分方程中的常數變易法和偏微分方程中的齊次化原理本質上有什麼相似嗎
常數變易法和Duhamel原理這兩個東西的本質都是把非齊次方程變成齊次 把複雜的問題轉化為簡單的問題 只不過構造方法思路不一樣.在ODE中，我們會解的方程是齊次方程 而在PDE中，我們會解的 熱傳導 方程是 0,u f x end right.eeimg 1 但是如果遇到如下的ODE PDE 0,u...
在常係數齊次微分方程中，為何特徵方程有重根時，設r是k重根，則e rx,xe rx等線性無關？
南中國海的一條魚 函式線性相關和線性無關的定義是 設 若 則函式組 線性無關 若 則函式組 線性相關。也就是說，這一系列的 必須是常數，不能和 有關。很顯然 和 是線性無關的。那麼為什麼出現重根時會有如此情形呢？如何求二階常係數非齊次線性微分方程特解？如何推導高階常係數線性常微分方程的解具有自然指數...
應該如何理解偏微分方程中的delta函式和格林函式？
柚又 1.格林函式 的引入是為了求解帶Dirichlet型邊界條件的Poisson問題。邊界條件只給u的值，但Green恒等式中，右邊出現了邊界上u的值與u在外法向的方向導數。因此在求解Dirichlet型問題時，需要和u在外法向的方向導數相乘的那個量在邊界上為0，因此引入了格林函式 它在邊界上的值...