Resumen

Muchos investigadores han establecido diversos modelos de cobertura para obtener el coeficiente de cobertura óptimo. Sin embargo, la mayoría de los modelos de cobertura sólo analizan los procesos en tiempo discreto. En este trabajo, construimos el modelo de varianza mínima para la estimación del ratio de cobertura óptimo basado en la ecuación diferencial estocástica. Al mismo tiempo, considerando también los efectos de la memoria, establecemos el modelo de cobertura en tiempo continuo con memoria basado en la ecuación diferencial estocástica de orden fraccionario impulsada por un movimiento browniano fraccionario para estimar el ratio de cobertura dinámico óptimo. Además, llevamos a cabo un análisis empírico para examinar la eficacia de nuestros modelos de cobertura propuestos, tanto desde el punto de vista de la prueba dentro de la muestra como desde el punto de vista de la prueba fuera de la muestra.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Modelos de cobertura; ratio de cobertura óptimo; ecuación diferencial estocástica; efectos de memoria; modelo de cobertura en tiempo continuo; análisis empírico.
• Keywords:Hedge models; optimal hedge ratio; stochastic differential equation; memory effects; continuous-time hedge model; empirical analysis