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Método de la razón de verosimilitud - Delta

Estuve revisando Glasserman(2004) - Monte Carlo for Financial Engineering y llegué al método de la razón de verosimilitud. También estoy mirando en mi libro de texto (M. Cerrato: The Mathematics of derivatives securities with applications in Matlab). Revisando ambas fuentes veo algunas diferencias y no sé cuál es la correcta.

Glasserman dice que para estimar el delta de BlackScholes hay que pensar en S(0)S(0) como parámetro de S(T)S(T) . Tenemos la función de densidad de un logaritmo normalmente distribuido var. g(x)=1xσTϕ(d(x))g(x)=1xσTϕ(d(x)) donde d(x)=ln(x/S(0)(r1/2σ2)TσTd(x)=ln(x/S(0)(r1/2σ2)TσT así que aquí viene mi primera pregunta. ¿Qué es g(x)S(0)g(x)g(x)S(0)g(x) ¿Igual? Lo he intentado por mi cuenta (mi matemática no es especialmente fuerte así que si eres amable de poner tu cálculo paso a paso te lo agradecería mucho) y he obtenido ϕ(d(x))ϕ(d(x))d(x)S(0)ϕ(d(x))ϕ(d(x))d(x)S(0) que es bastante diferente de mi profesor y de Glasserman. Glasserman=d(x)d(x)S(0)Glasserman=d(x)d(x)S(0) My lecturer=ln(g(S(T)))S(0)My lecturer=ln(g(S(T)))S(0) ¿Cuál de las dos es correcta (no espero que la mía lo sea :)) )? y ¿cómo funciona la derivación?

Gracias de antemano.

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Joel Martinez Puntos 165

La segunda forma es la misma que la primera, donde x=S(T)x=S(T) . ln(g(x))S(0)=ln(g(x))g(x)g(x)S(0)=1g(x)g(x)S(0)ln(g(x))S(0)=ln(g(x))g(x)g(x)S(0)=1g(x)g(x)S(0) En cuanto a la derivación, aplica la regla de la cadena. 1g(x)g(x)S(0)=1g(x)S(0)[1xσTϕ(d(x))]=1g(x)1xσTϕ(d(x))d(x)S(0) Para continuar, observe que ϕ(x)=xϕ(x) . Doy esto sin pruebas y lo dejo como ejercicio para que lo verifiquen.

Ahora podemos terminar. 1g(x)g(x)S(0)=1g(x)1xσT(d(x))ϕ(d(x))d(x)S(0)=d(x)d(x)S(0)

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