Proceso de difusión estocástica Brennan-Schwartz: cálculo y aplicación estadística
Autores: Nafidi, Ahmed; Moutabir, Ghizlane; Gutiérrez-Sánchez, Ramón
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Acceso abierto
Artículo científico
2019
Proceso de difusión estocástica Brennan-Schwartz: cálculo y aplicación estadística
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Estocástico
Brennan-Schwartz
Proceso de difusión
Matemáticas financieras
Distribución estacionaria
Estimación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 38
Citaciones: Sin citaciones
En este trabajo, estudiamos el proceso de difusión estocástica homogénea de Brennan-Schwartz unidimensional. Este modelo es una generalización del proceso de difusión lognormal homogénea. Además, se utiliza en varios contextos de matemáticas financieras, por ejemplo, en la obtención de un modelo numérico para los precios de bonos convertibles. En este trabajo, obtenemos las características probabilísticas del proceso como la expresión analítica, las funciones de tendencia (condicional y no condicional) y la distribución estacionaria del modelo. También establecemos una metodología para la estimación de los parámetros en el proceso: primero, estimamos los parámetros de deriva mediante el enfoque de máxima verosimilitud, con muestreo continuo. Luego, estimamos el coeficiente de difusión mediante una aproximación numérica. Finalmente, para evaluar la capacidad de este proceso para modelar datos reales, aplicamos el proceso de difusión estocástica de Brennan-Schwartz para estudiar la evolución del consumo neto de electricidad en Marruecos.
Descripción
En este trabajo, estudiamos el proceso de difusión estocástica homogénea de Brennan-Schwartz unidimensional. Este modelo es una generalización del proceso de difusión lognormal homogénea. Además, se utiliza en varios contextos de matemáticas financieras, por ejemplo, en la obtención de un modelo numérico para los precios de bonos convertibles. En este trabajo, obtenemos las características probabilísticas del proceso como la expresión analítica, las funciones de tendencia (condicional y no condicional) y la distribución estacionaria del modelo. También establecemos una metodología para la estimación de los parámetros en el proceso: primero, estimamos los parámetros de deriva mediante el enfoque de máxima verosimilitud, con muestreo continuo. Luego, estimamos el coeficiente de difusión mediante una aproximación numérica. Finalmente, para evaluar la capacidad de este proceso para modelar datos reales, aplicamos el proceso de difusión estocástica de Brennan-Schwartz para estudiar la evolución del consumo neto de electricidad en Marruecos.