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Cómo inferir la medida del mundo real a partir de la medida neutral de riesgo

Supongamos que hemos inferido la densidad neutral al riesgo del precio de las acciones en el momento T a partir de los precios de las opciones. Supongamos que hemos obtenido una densidad parametrizada p(S). ¿Cómo podemos inferir la medida del mundo real? Conozco el Teorema de Girsanov pero no estoy seguro de si puedo utilizarlo para esto.

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MayahanaMouse Puntos 71

Dejemos que $\Bbb{P}$ denotan la medida física y $\Bbb{Q}$ el de riesgo neutro.

En primer lugar, es importante tener en cuenta que aunque $\Bbb{P}$ existe, pero no es trazable (es la medida bajo la cual observamos las realizaciones de las distintas cantidades del mercado), $\Bbb{Q}$ es una construcción matemática pura que no puede observarse en el mundo real, pero que puede vincularse a $\Bbb{P}$ bajo algunos supuestos.

Estos supuestos son: elegir un modelo de valoración y postular la ausencia de oportunidades de arbitraje (= valoración justa). Sin esto, no hay forma de relacionar las dos medidas.

Esta advertencia puede entenderse mejor si se observa que (utilizando un concepto matemático conocido como cambio de medida) \begin {align} \Bbb {P}[S_T \leq K] &= \Bbb {E}^ \Bbb {P} \left [ \Bbb {1} \left\ { S_T \leq K \right\ } \right ] \\ &= \Bbb {E}^ \Bbb {Q} \left [ \Bbb {1} \left\ { S_T \leq K \right\ } \left. \frac {d \Bbb {P}}{d \Bbb {Q}} \right\vert_ { \mathcal {F}_T} \right ] \end {align} donde la expectativa en el lado derecho es la que se debe calcular bajo la medida neutral de riesgo $\Bbb{Q}$ para terminar en la CDF bajo la medida del mundo real $\Bbb{P}$ .

Ahora bien, aunque la función de densidad de probabilidad de $S_T$ en $\Bbb{Q}$ $$ q(T, S) = \frac{d\Bbb{Q}[S_T < S]}{dS} $$ se puede calcular en un sin modelo de los precios de las opciones vainilla (identidad de Breeden-Litzenberger), la derivada de Radon-Nikodym $$ \left. \frac{d\Bbb{P}}{d\Bbb{Q}} \right\vert_{\mathcal{F}_T} $$ sigue siendo modelo específico . Por lo tanto, sin un modelo, estás atascado.

En realidad, incluso con un modelo, la estimación de los parámetros que aparecen en las derivadas de Radon-Nikodym (precios de mercado del riesgo) puede resultar bastante complicada, si no imposible, véase la discusión aquí .

Algunas personas trabajaron en un método libre de modelos para pasar de $\Bbb{P}$ a $\Bbb{Q}$ minimizando, por ejemplo, la divergencia de Kullback-Leibler (o entropía relativa) entre las dos densidades, con algunas restricciones pertinentes (véase el trabajo de Derman y Zou ) . Sin embargo, en la práctica no me ha funcionado muy bien.

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No estoy seguro de haber entendido bien su respuesta. Recapitulemos. Lo que tengo es una densidad neutral al riesgo estimada (a partir de los precios de las opciones) del precio de las acciones en T en forma paramétrica q(S_T, params), donde params son los parámetros de la densidad (no el proceso estocástico subyacente). Así que q es una función continua sobre los reales. La derivada RD también tendría que ser una función continua con el mismo dominio, por lo que puedo hacer p=q*RD, ¿no? ¿Ahora dices que la RD sería específica del modelo? ¿Qué aspecto tendría la RD si se escribiera?

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Todo lo que dices está bien. El derivado RN es específico del modelo e implica parámetros conocidos como precios de mercado del riesgo (cada modelo tiene su propia visión de lo que es el "mercado", por lo que estos precios de mercado de los riesgos implican tanto cantidades de mercado como parámetros del modelo). Ver los enlaces en la respuesta que he dado donde se explicita la RN para BS: $$ \left. \frac{d\mathbb{Q}}{d\mathbb{P}} \right\vert_{\mathcal{F}_t} = \mathcal{E}(-\lambda W_t^{\mathbb{P}}) $$ donde $\lambda$ es el ratio de Sharpe de la acción en ese caso (relacionando así las cantidades bajo P y las cantidades bajo Q).

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La verdad es que he leído esto, pero sigue sin estar claro. Lo que proporcionas arriba parece introducir un problema. La densidad q es una función determinista de S_T. La expresión de la derivada RN es estocástica. Multiplicando q por ella se obtendría una función p que también es estocástica. Sin embargo, p es simplemente una densidad, al igual que q.

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