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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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dc.contributor.author Calatayud, Julia es_ES
dc.contributor.author Cortés, Juan Carlos es_ES
dc.contributor.author Jornet Sanz, Marc es_ES
dc.contributor.author Villanueva, Rafael es_ES
dc.date.accessioned 2019-03-13T10:55:28Z
dc.date.available 2019-03-13T10:55:28Z
dc.date.issued 2019-02-08
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/118067
dc.description.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 formulation, the Lognormal Model is a valuable tool from a formative standpoint becauseit provides an excellent basis to study more advanced models. The proposed approach has been put into practice by the authors in their teaching in both undergraduate and postgraduate studies. We present the model and its application to describe the dynamics of real data of an asset traded in the Spanish stock market index IBEX35. es_ES
dc.description.abstract [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 financieros. Se trata de un modelo sencillo desde el punto de vista de su formulación, pero de gran valor formativo porque constituye la base de otros modelos avanzados que son objeto de investigación actual. La modelización que se presenta ha sido puesta en práctica por los autores en su labor docente en estudios tanto de Grado como de Posgrado universitario. Presentamos una aproximación docente al modelo y su aplicación a datos reales de un activo financiero que cotiza en el mercado español IBEX35. es_ES
dc.description.sponsorship 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 la beca predoctoral del Programa de Ayudas de Investigación y Desarrollo (PAID) de la Universitat Politècnica de València. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València
dc.relation.ispartof Modelling in Science Education and Learning
dc.rights Reconocimiento - No comercial (by-nc) es_ES
dc.subject Modelización estocástica de subyacentes cotizados es_ES
dc.subject Ecuación estocástica es_ES
dc.subject Estimación de parámetros es_ES
dc.subject Stochastic modelling es_ES
dc.subject Underlying assets es_ES
dc.subject Stochastic differential equation es_ES
dc.subject Parameter estimation es_ES
dc.subject Prediction es_ES
dc.title Una introducción a la modelización estocástica de subyacentes cotizados es_ES
dc.title.alternative An introduction to stochastic modelling ofunderlying assets es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.date.updated 2019-03-12T12:27:02Z
dc.identifier.doi 10.4995/msel.2019.10787
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2013-2016/MTM2017-89664-P/ES/PROBLEMAS DINAMICOS CON INCERTIDUMBRE SIMULABLE: MODELIZACION MATEMATICA, ANALISIS, COMPUTACION Y APLICACIONES/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation 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 es_ES
dc.description.accrualMethod SWORD es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.4995/msel.2019.10787 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 47 es_ES
dc.description.upvformatpfin 58 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 12
dc.description.issue 1
dc.identifier.eissn 1988-3145
dc.contributor.funder Agencia Estatal de Investigación es_ES
dc.description.references Lai, T.L., Xing, H. (2008). Statistical Models and Methods for Financial Markets. New York: Springer. es_ES
dc.description.references Gourieroux, H. (1997). ARCH Models and Financial Application. New York: Springer. es_ES
dc.description.references Enders, W. (2014). Applied Econometric Time Series (4th ed.). New York: Wiley. es_ES
dc.description.references Soofi, A.S., Cao, L. (2002). Modelling and Forecasting Financial Data: Techniques of Nonlinear Dynamics. New York: Springer. es_ES
dc.description.references Plasmans, J. (2006). Modern Linear and Nonlinear Econometrics. Netherlands: Springer. es_ES
dc.description.references Clifford, S. (2015). Analyzing Financial Data and Implementing Financial Models Using R. Switzerland: Springer. es_ES
dc.description.references Platen, E., Bruti-Liberati, N. (2010). Numerical Solution of Stochastic Differential Equations with Jumps in Finance. New York: Springer. es_ES
dc.description.references Swishchuk, A., Islam, S. (2013). Random Dynamical Systems in Finance. New Wales, USA: Chapman and Hall/CRC. es_ES
dc.description.references Oksendal, B. (2003). Stochastic Differential Equations: An Introduction with Applications. Berlin, Germany: Springer-Verlag. es_ES


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