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)=1xσ√Tϕ(d(x))g(x)=1xσ√Tϕ(d(x)) donde d(x)=ln(x/S(0)−(r−1/2σ2)Tσ√Td(x)=ln(x/S(0)−(r−1/2σ2)Tσ√T 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.