Liliana Blanco Castañeda.. Neully-sur-Seine (1925)-Paris(2010)

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Tiempos óptimos de detención y opciones reales en decisiones agrícolas
Advertisements

DISEÑO DE EXPERIMENTOS EXPERIMENTOS DE COMPARACIÓN SIMPLE
FACTORIZACIÓN DE LA SUMA DE DOS CUADRADOS
CALCULO DIFERENCIAL E INFINITESIMAL
Estadística Unidad III
Recursión y Relaciones de Recurrencia
El siglo XIX: El rigor sustituye a la intuición
EC. DIFERENCIAL Def: Se llama ecuación diferencial a una relación que contiene una o varias derivadas de una función no especificada “y” con respecto.
Investigación de Operaciones
KRIGING CON TENDENCIA.
Forwards :: Forwards de Tipo de Cambio :: Formulación
Opciones y derivadas Una opción financiera es un instrumento financiero derivado que se establece en un contrato que da a su comprador el derecho, pero.
COSTOS CONJUNTOS Y SUBPRODUCTOS
INTEGRACIÓN.
Resolución de Problemas Algoritmos y Programación
METODO DE LOS COEFICIENTES INDETERMINADOS
10/10/02 Miguel Angel Maliandi
¿CÓMO DETERMINAR LA VOLATILIDAD?
Análisis Matemático III
KRIGING.
La transformada de Fourier.
Sistemas de Ecuaciones Diferenciales Lineales
INFERENCIA ESTADISTICA
Cómo leer un artículo científico
Universidad de América
Tema 8. Funcionamiento de los mercados de opciones
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
INTRODUCCION A OPCIONES Especificaciones de un Contrato de Opciones
9 Regresión Lineal Simple
Tema 2: Métodos de ajuste
Aprendizajes Esperados
Decisiones bajo Incertidumbre Teoría de Juegos
La Derivada. Ya vimos: los conceptos, métodos ó instrumentos necesarios para establecer el “comportamiento” de una función.  en un entorno de x o [ 
Población y Muestra.
TIPOS DE MODELOS DE REGRESIÓN Y SUPUESTOS PARA EL MODELO A
ANALISIS DE FLUCTUACIONES FINANCIERAS A PARTIR DE SERIES DE TIEMPO
Estadística I.
TEMA 4 TRANSFORMADA DE LAPLACE
PUNTO DE EQUILIBRIO Lic. Délfido Morales
Distribuciones derivadas del muestreo
IND 552 Ingeniería de Costos
Unidad V: Estimación de
1 Capítulo 15 ¡Los Griegos ya vienen! Los parámetros de sensibilidad: Delta =  Gamma =  Theta =  Vega =  Rho = 
ESTADISTICA I CSH M. en C. Gal Vargas Neri.
Act. Carlos Vladimir Rodríguez Caballero HSBC MÉXICO Facultad de Ciencias Riesgo de CréditoUNAM AME p.1/16.
ANUALIDADES ORDINARIAS (VENCIDAS) Y ANTICIPADAS
Simular: Representar una cosa, fingiendo o imitando lo que no es.
Previsión de Ventas. Métodos no paramétricos Previsión de Ventas. Tema 2. 1 Antonio Montañés Bernal Curso
Inferencia Estadística
Instrumentos sintéticos
INTRODUCCION A OPCIONES
Unidad II: Variables Aleatorias Concepto Discreta y Continua Fun. de densidad Fun. de probabilidad F. de distribución Esperanza y Varianza Propiedades.
Unidad V: Estimación de
FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES. Sandra Chimal
Teoría Cinética. Mecánica Estadística Lunes 11 de junio de 2007.
EC. DIFERENCIAL Presione Enter Ej:1) Hallar la solución de: no tiene solución ya que y=0 es la única solución. 2) Hallar la solución de y’= xy(0) =1 Tiene.
Fundamentos de Física Moderna Mecánica Cuántica
II QUIMESTRE PARCIAL 4.
Investigación Tema 1: Antecedentes del calculo diferencial.
CALCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL TAREA 12
DERIVADOS.
FÍSICA DE SEMICONDUCTORES Mecánica Cuántica
MÉTODOS DE ANÁLISIS EN LA TOMA DE DECISIONES EXISTEN PROCEDIMIENTOS DE ORDEN MATEMÁTICO, FINANCIERO, ECONÓMICO, ESTADÍSTICO ENTRE OTROS, PARA LA TOMA DE.
Estimación y contraste de hipótesis
2.1 DEFINICIONES CARACTERÍSTICAS Y SUPOSICIONES.
Aplicaciones Estadísticas a las Finanzas Clase 1
“CURSO PROPEDÉUTICO PARA EL MEJORAMIENTO DEL PENSAMIENTO MATEMÁTICO”
Método de mínimos cuadrados
Máster en Finanzas Análisis de estrategias con opciones financieras y desarrollo de un software optimizador de estrategias orientado al usuario Trabajo.
GRÁFICAS Y FUNCIONES MATEMÁTICAS Bernardo Nieto Castellanos.
Transcripción de la presentación:

Liliana Blanco Castañeda.

Neully-sur-Seine (1925)-Paris(2010)

Francia ha sido cuna de grandes probabilistas entre los que podemos destacar a: Laplace ( ), Borel ( ), Lebesgue ( ), Poincaré ( ), Levy ( ), Neveu, Choquet ( ).

Yitzhak Katznelson ( ) Szolem Mandelbrojt ( ) Jean Pierre Kahane (1926-)

Su tesis de doctorado, sustentada en el año 1954, trataba acerca de una clase de funciones complejas introducidas por Mandelbrojt y Wiener en relación con la transformada de Laplace. Aún cuando había varios grupos de investigación en el área de probabilidad, Malliavin no ingresa a ninguno de ellos sino que crea su propio grupo.

Su amplia visión de las matemáticas, su conocimiento por así decirlo enciclopédico de éstas y su amplio rango de intereses le permitió hacer grandes contribuciones a diferentes áreas de las matemáticas entre las que se destacan el análisis armónico, la teoría de variable a compleja, análisis de Fourier, análisis funcional, geometría diferencial y teoría de probabilidad.

En su trabajo "Impossibilité de la synthése spectrale sur les groupes abélians non compacts", publicado en el año 1959, Malliavin resuelve un problema muy importante del análisis armónico, planteado a finales de los años treinta del siglo pasado por Beurling y Gelfand, demostrando la imposibilidad de la sintésis espectral sobre grupos abelianos no compactos.

Durante los siguientes diez años su investigación se centró básicamente en el análisis funcional, la cual desarrolló en compañía de su esposa Marie Paule Malliavin y de su colega Arne Beurling. Marie Paule Malliavin Arne Beurling

En este período de tiempo hace importantes contribuciones al área del análisis funcional, entre las que se destaca la demostración, dada en el año 1977, del llamado teorema de Lusin- Calderón, cuyo enunciado había sido formulado 10 años atrás.

Luego de estudiar a profundidad el cálculo de Ito, Malliavin observa que las ecuaciones diferenciales estocásticas de Ito pueden ser vistas como una fórmula para definir transformaciones no lineales sobre espacios de Wiener. Esta observación dió origen a lo que él llamó cálculo de variaciones, el cual se conoce hoy en día como cálculo de Malliavin.

En el área de finanzas Malliavin hizo importantes contribuciones, muchas de las cuales pueden ser consultadas en el libro "Stochastic Calculus of Variations in Mathematical Finance“, que Malliavin escribió junto con su yerno Anton Thalmaier en el año 2000.

Para contextualizar la contribución de Malliavin al área de las finanzas, vamos a introducir a continuación algunas notaciones y conceptos: Las opciones financieras son un tipo especial de activos financieros conocidos como derivados, es decir, un activo cuyo valor depende o se deriva de otro, llamado activo subyacente, este último puede ser una acción, una divisa o una materia prima, entre otras posibilidades.

Una opción otorga el derecho, más no la obligación de comprar (opciones de compra) o vender (opciones de venta) una cantidad determinada del activo subyacente a un precio preestablecido ( precio de ejercicio) y dentro de un periodo de tiempo determinado ( tiempo de ejercicio).

Consideremos la siguiente notación:

En el modelo clásico de Black-Scholes se asume que el precio del activo subyacente se comporta como un movimiento browniano con tendencia μ y con un parámetro σ que se usa para controlar su nivel de varianza o incertidumbre. Más precisamente en este modelo se supone que: donde μ y σ>0 son constantes.

Si se asume que el mercado es libre de arbitraje, se tiene que el precio de un derivado, en particular el precio de una opción, sobre dicho activo está dado por: donde H es la función de pago en el momento de vencimiento del contrato y Q representa la medida de riesgo neutral. Por ejemplo, para el caso de una opción put con tiempo de maduración de un año se tiene que:

¿Cómo podemos hacer este cálculo si sólo conocemos la forma cómo se comporta S t pero no tenemos ninguna información acerca de su distribución? y se define un nuevo proceso: La forma como se resuelve este problema es haciendo uso del lema de Ito: se supone que S t es un proceso de Ito, es decir, se asume que:

Este nuevo proceso resulta ser un proceso de Ito. Haciendo uso del lema de Ito y escogiendo adecuadamente la función f se obtiene que donde Con esta información se puede ya obtener el valor del derivado financiero en cuestión.

Para algunos tipos de derivados como, por ejemplo, las opciones put down and out es necesario conocer la probabilidad de que el browniano alcance una cierta barrera M antes de un determinado tiempo T, es decir, se busca calcular: Este problema se resuelve haciendo uso del llamado principio de reflexión del m.B el cual indica que: Desafortunadamente lo que se debe calcular no es ( ∗ ),sino

Para resolver este problema se hace uso del teorema de Girsanov el cual permite, mediante un cambio de medida, transformar un movimiento browniano con deriva en un movimiento browniano sin deriva. Esto es, si nuestro mB con deriva original, está definido sobre entonces el teorema de Girsanov afirma que existe una medida de probabilidad tal que es un mB sin deriva en y a partir de ahí se obtiene que:

Con el fin de valorar el riesgo de un portafolio se usan las llamadas "griegas". Éstas son cantidades que representan cómo varia el precio de las opciones en función de diferentes factores e indica el riesgo en que puede encontrarse nuestro portafolio en cada momento.

Las griegas más usadas son:  Delta (Δ): mide la sensibilidad del precio de la opción según los cambios del precio del subyacente.  Gamma(γ): mide la sensibilidad de delta según los cambios en el precio del subyacente.  Theta (θ):representa la pérdida de valor de una opción con el paso del tiempo. Formalmente, se tiene que una griega es una derivada del precio de una opción con respecto a un parámetro.

Supóngase que expresamos el precio del subyacente en términos de un parámetro α con respecto al cual deseamos derivar. El precio de una opción es calculado a partir de una función de pago f en la siguiente forma: Al calcular la derivada se obtiene: Si la regla de Leibnitz de intercambio entre el valor esperado y la derivada fuera válida se tendría que: donde g(x) es la función de densidad de la distribución de la variable aleatoria S T

El objetivo, por lo tanto, es transformar en algo de la forma Al hacerlo, y utilizando integración por partes, se obtiene una expresión de la forma:

La herramienta que se utiliza para lograr las anteriores transformaciones es el cálculo de Malliavin. Especificamente se hace uso de la siguiente relación entre el operador de derivada D y su operador adjunto D * (el cual se conoce también como integral de Skorohod): donde f es una función "adecuada", F es una variable aleatoria de la forma es un movimiento browniano estándar definido sobre un espacio filtrado (Ω, ℑ,P) donde es la filtración generada por W.

En el artículo "Malliavin Calculus applied to Finance" de Montero & Kohatsu-Higa aparecen calculadas,entre otras,usando este método, las griegas de opciones tipo europeo, opciones vainilla, opciones asiáticas y opciones exóticas.

Por ejemplo, ellos obtienen para el caso del modelo de Black-Scholes de valoración de opciones europeas,haciendo uso de la metodología antes descrita, las siguientes expresiones para la delta, gamma y vega: y

Malliavin fue un investigador incansable que realizó su labor hasta el final de su vida. Su colaboradora por largo tiempo Hélene Airault, quien lo acompañó en su lecho de muerte, comentó que el estuvo discutiendo con ella temas matemáticos hasta el último momento.

 Stroock, D. et al. (2011) Remembering Paul Malliavin Notices of the AMS. Vol.58, Number 4.  Menéndez, M (2010) Aplicaciones del Cálculo Estocástico en la gestión de productos financieros. Notas de clase. Universidad de Murcia.  Montero, M & Kohatsu-Higa,A. (2003) Malliavin Calculus applied to Finance, Physica A, 320,  Nualart, E (2011) Lectures on Malliavin Calculus and its Applications. Preprint.