He escrito una simulación de un movimiento browniano geométrico que funciona así:
- ${ t }_{ i }-{ t }_{ i-1 } \sim Exp(\lambda )$
- ${ Z }_{ i }\sim N(0,1)$
- ${ Y }_{ i }\sim { e }^{ \sigma \sqrt { { t }_{ i }-{ t }_{ i-1 } } { Z }_{ i }+\left( \mu -\frac { { \sigma }^{ 2 } }{ 2 } \right) \left( { t }_{ i }-{ t }_{ i-1 } \right) }$
- $S({ t }_{ 1 })=S({ t }_{ 0 })\times { Y }_{ 1 }$
- $S({ t }_{ 2 })=S({ t }_{ 1 })\times { Y }_{ 2 }=S({ t }_{ 0 })\times { Y }_{ 1 }\times { Y }_{ 2 }$
- $S({ t }_{ k })=S({ t }_{ k-1 })\times { Y }_{ k }=S({ t }_{ 0 })\times { Y }_{ 1 }\times { Y }_{ 2 }\times\dots \times{ Y }_{ k }$
Para comprobar que mi código es correcto, he intentado estimar los parámetros de mi simulación a partir de muestras tomadas de la misma.
Mi estrategia de estimación de parámetros era la siguiente:
Sabía que $\mathrm{E}[{ t }_{ i }-{ t }_{ i-1 }] = \frac{1}{\lambda}$
Desde $\ln { \frac { S({ t }_{ i+1 }) }{ S({ t }_{ i }) } \sim N(\tilde { \mu } ,\tilde { \sigma } ) } $ Sólo he utilizado las técnicas de estimación de parámetros para distribuciones normales para estimar $\tilde { \mu }$ y $\tilde { \sigma }$ .
Desde $\tilde { \sigma } = \sigma \sqrt{ { t }_{ i }-{ t }_{ i-1 }}$ , razoné que $\sigma = \frac { \tilde { \sigma } }{ \sqrt{ \mathrm{E}[{ t }_{ i }-{ t }_{ i-1 }]} } $
Desde $\tilde { \mu } = \left( \mu -\frac { { \sigma }^{ 2 } }{ 2 } \right) \left( { t }_{ i }-{ t }_{ i-1 } \right) $ , razoné que $\mu = \frac { \tilde { \mu } }{ \mathrm{E}[{ t }_{ i }-{ t }_{ i-1 }] } + \frac { { \sigma }^{ 2 } }{ 2 }$ donde utilicé el $\sigma$ estimado desde arriba.
¿Es correcta mi lógica? No he utilizado ningún razonamiento formal, así que no estoy seguro de que mi método para estimar los parámetros sea correcto. ¿Puede alguien ayudarme?
Esto no es una tarea. Sólo estoy tratando de escribir un programa que se comporta como los mercados financieros.