Soy capaz de replicar los pasos y llegar al precio de la opción utilizando el marco de Black Scholes. Sin embargo, aquí me interesa más entender, al menos intuitivamente, por qué se realiza la transformación ln del proceso del precio (parte del lema de Ito) en primer lugar. El proceso del precio ya es una función del tiempo y del proceso de Wiener, así que me pregunto por qué necesitamos aplicar otra función (ln). No creo que tenga que ver con la normalidad logarítmica de los precios o la normalidad de los rendimientos. He visto una transformación de este tipo en la solución de otros problemas que no estaban relacionados con el marco GBM - BS.
Gracias,
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Las pequeñas diferencias logarítmicas pueden aproximarse mediante el cambio porcentual. . Si los precios siguieran un movimiento browniano, entonces podrían ser negativos (lo que no tiene ningún sentido). Por otra parte, el hecho de que los precios logarítmicos sigan un movimiento browniano equivale a decir que los rendimientos logarítmicos siguen la distribución normal, lo que es similar a decir que en períodos pequeños (en los que los rendimientos son pequeños) los rendimientos siguen la distribución normal.
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Recuerda que $dW$ se distribuye normalmente, así que tenemos que transformarlo (o el precio) si queremos otra distribución.
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@noob2: Gracias por tu respuesta. Te lo agradezco mucho, aunque no estoy de acuerdo con ella. Uno no necesita transformar el proceso de precios bajo GBM para llegar a la no normalidad. La dinámica del proceso de precios, bajo GBM, por definición está distribuida normalmente (incluso antes de que uno aplique matemáticamente el lema de Ito)
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@Matthew Gunn: Gracias Matthew por tu contribución. Como se indica en mi post, esta es la respuesta que esperaba no recibir. Me gustaría completar tu comentario, porque puede ser engañoso. Si un proceso de precios sigue un movimiento browniano aritmético, el precio puede tomar un valor negativo. Si un proceso de precios sigue un movimiento browniano geométrico, sólo se permiten valores positivos. En ambos casos asumo un movimiento browniano clásico donde el término de error es una variable normal estándar.
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Si $X_t$ sigue un movimiento browniano geométrico, entonces $Y_t = \log X_t$ sigue un movimiento browniano con deriva. El movimiento browniano geométrico sigue siendo un modelo imperfecto de los precios de las acciones, subestima los eventos de cola. De todos modos, un punto estético más amplio es que siempre que se trate de un crecimiento exponencial, se puede pensar en el modelo y el problema en términos de diferencias logarítmicas. Bajo la transformación logarítmica, la multiplicación porque una suma. La multiplicación repetida se convierte en una suma o integral.