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Una introducción a la modelización estocástica de subyacentes cotizados

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Una introducción a la modelización estocástica de subyacentes cotizados

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Calatayud, J.; Cortés, JC.; Jornet Sanz, M.; Villanueva, R. (2019). Una introducción a la modelización estocástica de subyacentes cotizados. Modelling in Science Education and Learning. 12(1):47-58. https://doi.org/10.4995/msel.2019.10787

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/118067

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Title: Una introducción a la modelización estocástica de subyacentes cotizados
Secondary Title: An introduction to stochastic modelling ofunderlying assets
Author:
UPV Unit: Universitat Politècnica de València. Instituto Universitario de Matemática Multidisciplinar - Institut Universitari de Matemàtica Multidisciplinària
Issued date:
Abstract:
[EN] The aim of this paper is to show a methodology, based on the so-called Lognormal Model, to describe the dynamics of underlying assets by taking into account the uncertainty of nancial markets. In spite of its simple ...[+]


[ES] El objetivo de este trabajo es mostrar una metodología estocástica, basada en el denominado Modelo Lognormal, para modelizar la dinámica de subyacentes cotizados teniendo en cuenta la incertidumbre de los mercados ...[+]
Subjects: Modelización estocástica de subyacentes cotizados , Ecuación estocástica , Estimación de parámetros , Stochastic modelling , Underlying assets , Stochastic differential equation , Parameter estimation , Prediction
Copyrigths: Reconocimiento - No comercial (by-nc)
Source:
Modelling in Science Education and Learning. (eissn: 1988-3145 )
DOI: 10.4995/msel.2019.10787
Publisher:
Universitat Politècnica de València
Publisher version: https://doi.org/10.4995/msel.2019.10787
Thanks:
Este trabajo ha sido financiado por el proyecto con referencia MTM2017-89664-P del Programa Estatal de Investigación Científica y Técnica de Excelencia del Ministerio de Ciencia e Innovación. El coautor Marc Jornet agradece ...[+]
Type: Artículo

References

Lai, T.L., Xing, H. (2008). Statistical Models and Methods for Financial Markets. New York: Springer.

Gourieroux, H. (1997). ARCH Models and Financial Application. New York: Springer.

Enders, W. (2014). Applied Econometric Time Series (4th ed.). New York: Wiley. [+]
Lai, T.L., Xing, H. (2008). Statistical Models and Methods for Financial Markets. New York: Springer.

Gourieroux, H. (1997). ARCH Models and Financial Application. New York: Springer.

Enders, W. (2014). Applied Econometric Time Series (4th ed.). New York: Wiley.

Soofi, A.S., Cao, L. (2002). Modelling and Forecasting Financial Data: Techniques of Nonlinear Dynamics. New York: Springer.

Plasmans, J. (2006). Modern Linear and Nonlinear Econometrics. Netherlands: Springer.

Clifford, S. (2015). Analyzing Financial Data and Implementing Financial Models Using R. Switzerland: Springer.

Platen, E., Bruti-Liberati, N. (2010). Numerical Solution of Stochastic Differential Equations with Jumps in Finance. New York: Springer.

Swishchuk, A., Islam, S. (2013). Random Dynamical Systems in Finance. New Wales, USA: Chapman and Hall/CRC.

Oksendal, B. (2003). Stochastic Differential Equations: An Introduction with Applications. Berlin, Germany: Springer-Verlag.

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