Resumen

Nuestro trabajo está dirigido a modelar el precio de la opción americana combinando la programación dinámica y el tiempo óptimo de parada bajo dos modelos de precio de activos. Al hacerlo, intentamos controlar el error teórico e ilustrar las características asintóticas de cada modelo; así, utilizando una ilustración numérica de la convergencia del precio de la opción a un precio de equilibrio, podemos notar su comportamiento cuando el número de trayectorias tiende a ser un número grande; por lo tanto, construimos un estimador simple en cada segmento del número de trayectorias de acuerdo con un límite superior e inferior para controlar nuestro error. Finalmente, para resaltar nuestro enfoque, lo probamos en diferentes modelos de fijación de precios de activos, en particular, el modelo exponencial de Lvy en comparación con el simple modelo de Black y Scholes, y mostraremos cómo este último supera al primero en el mercado real (opción de venta de Microsoft MSFT como ejemplo).

• Materias:Algoritmo de reconocimiento Geometría proyectiva Ecuaciones fraccionarias Propiedades asintóticas Voltaje electrónico incorporado
• Subjects:Recognition algorithm Projective geometry Fractional equations Asymptotic properties Built-in electronic voltage
• Palabras claves:Modelado; Programación dinámica; Tiempo óptimo de parada; Modelos de precios de activos; Convergencia; Estimador
• Keywords:Modeling; Dynamic programming; Optimal stopping time; Asset price models; Convergence; Estimator