recombinación en árboles binomiales multiplicativa

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Y Sus Posibilidades Recombinación en Árboles Binomiales Multiplicativa Freddy H. Marín Días de la ciencia aplicada Septiembre 28-29-30 Grupo de Investigación En Simulación y Modelación Matemática

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Page 1: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Y Sus Posibilidades

Recombinación en Árboles Binomiales Multiplicativa

Freddy H. Marín

Días de la ciencia aplicadaSeptiembre 28-29-30

Grupo de Investigación En Simulación y Modelación Matemática

Page 2: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

CONTENIDO

Ecuaciones Diferenciales Estocásticas

Procesos Derivados de La Ecuación Autónoma

Recombinación En Árboles Binomiales Multiplicativa

Opción Call Europea

La Fórmula de Black - Scholes

Valoración de Riesgo Neutral

Medida Equivalente de Martingala

Ejemplos Numéricos Experimentales

Posibles Extensiones

Bibliografía

Page 3: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

ECUACIONES DIFERENCIALES ESTOCÁSTICAS

Una Ecuación Diferencial de la forma:

Se conoce como Ecuación Diferencial Estocástica, donde y son funciones

determinísticas continuas y es un Movimiento Browniano Estándar

Unidimensional. y se conocen como coeficiente de tendencia y

coeficiente de difusión respectivamente.

La Ecuación Diferencial Estocástica Lineal General

donde y son constantes y es un Movimiento Browniano Estándar

Unidimensional, se conoce como Ecuación Diferencial Estocástica Autónoma y de ella

se derivan algunos procesos muy conocidos.

tttt dBdScdtbSadS )()(

tttt dBStgdtStfdS ),(),(

),( stf ),( stg

0ttB

),( stf ),( stg

cba ,, d 0ttB

Page 4: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

PROCESOS DERIVADOS DE LA ECUACIÓN AUTÓNOMA

Proceso Log-Normal

Para el caso en el que y , se obtiene la Ecuación

Diferencial Estocástica Lineal Homogénea:

bca ,0 d

tttt dBSdtSdS

Page 5: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Procesos de Reversión a La Media con parámetros constantes

Para el caso en el que y se obtiene la Ecuación

Diferencial Estocástica :

0,, cbLa d

.10, odBSdtSLdS tttt

0 50 100 150 200 250

1.3

1.4

1.5

1.6

1.7

1.8

1.9

2

2.1

Tiempo

S(t

)

Proceso de Reversión a La Media Riudo Aditivo

0 50 100 150 200 2501

1.5

2

2.5

Tiempo

S(t

)

Proceso de Reversión a La Media Ruido Proporcional

Page 6: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Proposición 1

Considere la ecuación diferencial estocástica dada por:

Sobre el intervalo de tiempo donde a, b, c y d son constantes y es un movimiento browniano estándar unidimensional.Suponga además que:

El primer y segundo momentos para están dados por:

a)

b)

donde ;

Page 7: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

RECOMBINACIÓN EN ÁRBOLES BINOMIALES MULTIPLICATIVA

En un proceso multiplicativo se define el tamaño de los saltos haciaarriba y hacia abajo por respectivamente, de modo que,

tal que,

obteniendo la recombinación:

..

Page 8: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Proposición 2

Considere la ecuación diferencial estocástica como en (1) y larecombinación en árboles binomiales multiplicativa . Suponga que

, sobre el intervalo de tiempo, . Se denota la esperanzacondicional del proceso continuo por y para el procesodiscreto por .

El “acoplamiento” del primer y segundo momentos para estos dosprocesos, da como resultado el árbol binomial especificado por:

donde:

,

Page 9: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Proposición 3

Considere la Ecuación Diferencial Estocástica dada por:

como en (1) sobre el intervalo de tiempo .

Sea una recombinación en árboles binomiales multiplicativa con

un paso de tiempo . Suponga que existe una cota inferior

tal que para toda i, j. Si se hace coincidir el primero y segundo

momentos para los procesos discreto y continuo, dicha recombinación

esta especificada por:

;

2

2

1

2

1

)(

2

)()(

dS

c

tdS

cb

S

a

p

i

j

i

j

i

ji

j

,)(

)(

tdS

c

i

j

ijeU )(

)( 1i

j

i

jU

d

Page 10: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Recombinación para los procesos asociados

a) Proceso Log-Normal.

b) Proceso de Reversión a La Media con Ruido Proporcional

c) Proceso de Reversión a La Media con Ruido Aditivo

i

J

i

J

tSi

J

i

J

i

J

i

JU

deU

tS

SL

pi

J1

,;2

1

2

1

2

1 )()(

2)(

Page 11: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Posibilidades

Page 12: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Opción Call Europea

Una opción call Europea con precio de ejercicio y tiempo de maduración

sobre el activo subyacente es un contrato definido por las siguientes cláusulas:

El tenedor de la opción tiene, durante el tiempo , el derecho más no la obligación de comprar una parte del activo subyacente con precio de ejercicio al suscriptor de la opción.

El derecho de comprar el activo subyacente al precio puede únicamente ser ejercido en el momento preciso .

El suscriptor de la opción, esta obligado a vender el activo subyacente al precio en el momento preciso .

El precio de ejercicio y el tiempo de maduración son determinados en el

momento de la emisión de la opción, el cual en este caso es habitualmente .

K

K

K

K

T

T

T

T

S

K

0t

Page 13: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

La Fórmula de Black - Scholes

La fórmula para valorar una opcción Call Europea en el tiempo cero, para un activo

que no paga dividendos está dada por

)( 210 dNKedNSCall Tr

TdT

TrK

S

dT

TrK

S

d 1

20

2

20

1

2ln

;2

ln

La condición de frontera cuando t=T,

0,KSmáxV t

Page 14: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Una aproximación algebraica

Suponga que la vida de una opción Call Europea sobre un activo que no

paga dividendos, es dividida en N subintervalos de longitud .

Defina como el valor de la opción en el nodo . Recuerde que el

precio del activo en el nodo es:

como el valor de una opción Call europea en su fecha de maduración, es

, se conoce que:

)(i

jf

Page 15: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Valoración de riesgo neutral

“Cualquier instrumento dependiente del precio de un activo puede ser valorado suponiendo que el activo se encuentra en un mundo de riesgo

neutral”

Para propósitos de valoración de una opción, por ejemplo, se puedesuponer que:

1. El retorno esperado de todos los instrumentos negociados es la tasa deinterés libre de riesgo.

2. Los flujos de caja futuros pueden ser valorados descontando sus valoresesperados a la tasa de interés libre de riesgo.

Page 16: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Como el valor esperado del pago descontado de un instrumento derivado

bajo la probabilidad subjetiva p daría lugar a oportunidades de arbitraje,

es necesario construir una única medida de probabilidad equivalente a P

tal que:

i. El precio descontado a la tasa de interés libre de riesgo r, sea unaMartingala

ii. El valor esperado del pago descontado de un instrumento derivadobajo la probabilidad no presente oportunidades de arbitraje.

La medida de probabilidad que se describe en un mundo de riesgo neutral

se conoce como medida equivalente de Martingala.

Valoración de riesgo neutral

Page 17: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Medida Equivalente de Martingala

Teorema de Cameron – Martin-Girsanov

Sea un movimiento Browniano Standard Unidimensional

definido sobre un espacio de probabilidad .

Defina

Si entonces es un nuevo Movimiento Browniano

unidimensional definido sobre el espacio de probabilidad

con respecto a la misma filtración .

T

u

T

T dBuduu00

2

0 )()(2

1)(

)()(exp)(,)( 0

*

0

* dPdPduuBB T

t

tt

Page 18: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Sea un Movimiento Browniano Standard Unidimensional

definido sobre un espacio de probabilidad .

Sea un proceso de unidimensional sobre dado por

donde

Considere definidos como en el teorema anterior. Si ,

entonces es también un proceso de unidimensional sobre el

espacio de probabilidad con respecto al movimiento Browniano

Teorema de Girsanov

t

uu

t

ut dBuSgduuSfSS00

0 ,,

Page 19: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Es decir, es la solución de la ecuación Diferencial Estocástica.

(A)

Sobre el espacio de probabilidad

Si , son acotados, entonces, y en consecuencia,

La ecuación (A) se reduce a :

Page 20: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Incidencias sobre la ecuación autónoma

El precio descontado a la tasa de interés libre de riesgo , y su

diferencial estocástica está dada por:

(B)

de la solución discretizada de la ecuación (1) puede observarse que el

precio descontado satisface la misma ecuación que donde el

retorno ha sido remplazada portSAit,

Page 21: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Para encontrar una medida de probabilidad bajo la cual constituyauna Martingala, la ecuación (B) se debe escribir en tal forma que eltermino de tendencia se “absorbido” dentro del término de laMartingala y así determinar cuál es la sustitución más apropiada sobrelos parámetros iníciales.

De los dos teoremas anteriores,

Remplazando en (B) se obtiene:

Sustituyendo en la ecuación (1) las ecuaciones obtenidas en (c) se obtiene:

Page 22: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Resultados Numéricos Experimentales

Ejemplo 1. Valoración de una opción Call Europea para un proceso Log-Normal.

y .5.0,25.0 TT 1T .6686.1,3.0ˆ,25.0ˆ,6686.1%,10 0 KSr

Page 23: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

1T

.83.69,3231.0ˆ,828.5ˆ,137.66ˆ,83.69%,10 0 KLSr

5.0,25.0 TT

Ejemplo 2. Valoración de una opción Call Europea para un proceso de reversión a la media con ruido proporcional y .

Page 24: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Extensiones

Esta recombinación puede ser extendidaa procesos más generales en los

que se consideran los parámetros como funciones deterministas

desconocidas, para sistemas de 2 o tres factores e incluso modelos

estocásticos más complejos que incluyen saltos, todos ellos basados en la

ecuación autónoma con algunas modificaciones y que son usados en la

actualidad para modelar el comportamiento dinámico de los precios spot

de algunos energéticos.

El modelo de Schwartz y Vasicek

Donde es el proceso Spot de la electricidad en el tiempo t.

Page 25: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Procesos de reversión a la media generalizados

donde son constantes, es una función deterministica

continua de valor real, habitualmente inobservable que determina el valor esperado de largo plazo del proceso y es un Movimiento

Browniano Standard Unidimensional.

,)( tttt dBSdtStLdS o0 1

0,0 )(tL

0ttB

0 50 100 150 200 2500.5

1

1.5

2

2.5

3

Tiempo

S(t

)

Proceso Generalizado Ruido Aditivo

L(t)

S(t)

0 50 100 150 200 2500.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

Tiempo

S(t

)

Proceso Generalizado Ruido Proporcional

L(t)

S(t)

Page 26: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

El modelo de Clewlow y Strickland

donde es un proceso en tiempo discreto y sigue una distribución

normal.

Modelo de 2 factores de Pilipovic.

donde son procesos Brownianos independientes.

Page 27: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Geman y Roncoroni

)()()())()(()()( tdJthtdWdttxtdttDtdx

Page 28: Recombinación en árboles binomiales multiplicativa

Bibliografía

[1] B.D Tifenbach. Numerical methods for modeling energy spot prices. Master’s Thesis, University of Calgary (2000).

[2] Cox, Ross and Rubinstein. “Option Pricing: A Simplified Approach,” Journal of Financial Economics. (1979)

[3] Fischer, Black; Myron, Scholes. The pricing of options and corporates liabilities". The journal of political economy (1973).

[4] Hull, John. White, Alan, Valuing Derivative Securities Using The Explícit Finite Difference Method. University of Washington (1993).

[5] Hull, John. Options, Futures and Other Derivative Securities. Prentice Hall (1999).

[6] Kloeden, Peter E. and Platen Eckhard. “Numerical Solution of Stochastics

Diferential Equations". Springer-Verlag. (1999).

[7] Lari-Lavassani, Ali. Mohamadreza, Simchi. Ware, Antony A Discrete Valuation Of Swing Options. (2000).

[8] Lari-Lavassani, Ali, Sadeghi, Ware, Antony Mean Reverting Models For Energy Option Pricing. (2001).

[9] Mao, Xuerong. Stochastic Differential Equations & Aplications. Horwood Publishing Limited. England (1997).

[10] Pilipovic, Dragana. Valuing and Managing Energy Derivatives. McGraw-Hill (2007)