Descripción del proyecto
LOS MODELOS DE DIFUSION EN TIEMPO CONTINUO SE HAN USADO AMPLIAMENTE Y CON EXITO EN ECONOMIA Y FINANZAS PARA MODELIZAR LA DINAMICA ESTOCASTICA DE VALORES FINANCIEROS SIGUIENDO BLACK Y SCHOLES (1973) QUIENES ESTABLECIERON LAS BASES DE LA TEORIA DE VALORACION DE OPCIONES, UNA FAMILIA IMPORTANTE DE LOS PROCESOS DE DIFUSION ES EL PROCESO DE DRIFT LINEAL GENERAL DE CHAN, KAROLYI, LONGSTAFF Y SANDERS (1992, ES DECIR CKLS) DONDE LA FUNCION DE DIFUSION PUEDE RECOGER UN AMPLIO RANGO DE PATRONES DE VOLATILIDAD, EN ESTE MODELO, LA FUNCION DE DIFUSION SIGUE UNA FORMA DONDE UN PARAMETRO RHO TIENE UN PAPEL CRUCIAL, MIEMBROS IMPORTANTES DE ESTA FAMILIA SON EL MODELO VASICEK (1977) CON RHO=0; EL MODELO CIR (COX ET AL (1985)) CON RHO=0,5; EL MODELO BRENNAN Y SCHWARTZ (1980) CON RHO=1, Y EL MODELO CIR- VR (COX ET AL, (1980)) CON RHO=1,5,SE CONOCE EN LA LITERATURA (VER BALL Y TOROUS (1996) Y YU Y PHILLIPS (2001)), A TRAVES DE ESTUDIOS DE SIMULACION, QUE LA ESTIMACION DE LOS PARAMETROS DEL DRIFT EN EL MODELO CKLS PRODUCE ESTIMADORES SESGADOS ESPECIALMENTE PARA EL PARAMETRO DE LA REVERSION EN LA MEDIA TANTO EN MUESTRAS FINITAS DISCRETAS Y EN GRANDES MUESTRAS IN-FILL, ACTUALMENTE HAY TRES PAPERS IMPORTANTES:(1) TANG Y CHEN (2009) DERIVARON EXPRESIONES ANALITICAS PARA APROXIMAR LOS SESGOS Y LAS VARIANZAS DE LOS ESTIMADORES PSEUDO MAXIMO VEROSIMILES QUE SE USAN PARA MEJORAR LA ESTIMACION DEL MODELO CKLS, PERO SUS FORMULAS SOLO VALEN PARA RHO=0 Y 0,5 Y NO FUNCIONAN SATISFACTORIAMENTE EN SITUACIONES CUANDO ESTAMOS CERCA DE LA UNIT ROOT (LO QUE CORRESPONDE AL CASO DE UNA REVERSION A LA MEDIA LENTA Y ES EMPIRICAMENTE REALISTA PARA SERIES FINANCIERAS TEMPORALES),(2) YU (2012) AÑADE UN TERMINO EXTRA A LAS FORMULAS DEL SESGO DE TANG Y CHEN (1999) Y ELLO AYUDA A MEJORAR EL FUNCIONAMIENTO DE LAS EXPRESIONES DEL SESGO CUANDO TENEMOS UNA REVERSION A LA MEDIA LENTA, DE NUEVO, SOLO MODELOS CON RHO=0 Y 0,5 SE ANALIZAN,(3) IGLESIAS (2014) DEMUESTRA QUE LA EXPRESIONES DE TANG AND CHEN (2009) Y YU (2012) NO SOLO SON UTILES PARA CORREGIR LOS SESGOS EN LA ESTIMACION SINO TAMBIEN PARA MEJORAR LOS CONTRASTES EN MODELOS DE TIEMPO CONTINUO CON UN ESTADISTICO T CERCA DE LA UNIT ROOT, SOLO LOS MODELOS CON RHO=0 Y 0,5 SE ANALIZAN,EN ESTE PROYECTO, PRIMERO QUEREMOS EXTENDER LOS RESULTADOS DE LOS TRES ARTICULOS ANTERIORES EN VARIAS DIRECCIONES: (1) VER SI TAMBIEN PODEMOS OBTENER MEJORES RESULTADOS EN MUESTRAS FINITAS CON EL PROCEDIMIENTO DE CONSTRASTE DE IGLESIAS (2014) COMPARADO CON EL ESTIMADOR JACKKNIFE DE YU AND PHILLIPS (2005), (2) DADO QUE TANG Y CHEN (2009) MUESTRAN QUE LA VARIANZA DEL ESTIMADOR DEL PARAMETRO DE LA MEDIA DE LARGO PLAZO ES DE IGUAL ORDEN QUE EL DEL SESGO Y LA VARIANZA DEL PARAMETRO DE LA REVERSION A LA MEDIA (POR LO TANTO CONVERGE LENTAMENTE AL VERDADERO VALOR), QUEREMOS DEMOSTRAR SI EL ESTADISTICO T RELACIONADO CON ESE PARAMETRO NO PRESENTA GRANDES DISTORSIONES EMPIRICAS DE MANERA QUE NO NECESITE QUE SE LE CORRIJA EL SESGO EN LA PRACTICA,EN LA SEGUNDA PARTE DEL PROYECTO QUEREMOS EXTENDER LOS RESULTADOS DE TANG Y CHEN (2009) Y YU (2012) DERIVANDO EXPRESIONES ANALITICAS DEL SESGO QUE SE PUEDAN USAR CUANDO SE ESTIME EN LA PRACTICA EL MODELO DE CKLS (1992) PARA CUALQUIER RHO, ADEMAS, QUEREMOS EXTENDER IGLESIAS (2014) DEMOSTRANDO SI TAMBIEN PODEMOS USAR ESAS EXPRESIONES DE LOS SESGOS PARA MEJORAR LOS CONTRASTES, BALL Y TOROUS (1996, 1999) Y CZELLAR, KARLOYI Y ROCHETTI (2007) DEMUESTRAN QUE MODELOS CON RHO DIFERENTES DE 0 Y 0,5 SON NECESARIOS EN LA PRACTICA ESTIMACIÓN\CONTRASTES\MODELOS DE TIEMPO CONTINUO