Ajuste Paramétrico de Rendimientos Financieros
El camino completo para modelar rendimientos: desde elegir entre normal y log-normal, pasando por momentos y máxima verosimilitud, hasta llegar al VaR paramétrico. Con pruebas de bondad de ajuste, Q-Q plots y criterios de información para no quedarse solo con la primera distribución que parezca funcionar. Apunte del curso de Mercados Financieros, UNAM.
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Un solo documento que conecta cuatro mundos: cómo ponerle precio a lo que nadie sabe cuánto vale (derivados exóticos), cómo leer el futuro en las curvas de tasas del Tesoro, cómo dos empresas pueden intercambiar riesgo con un swap, y cómo armar un portafolio que no dependa de la suerte. Todo resuelto con Python y atado por la misma lógica de no-arbitraje. Examen integrador de Métodos Cuantitativos en Finanzas, UNAM.
Black-Scholes y la Log-Normal
Por qué la volatilidad no es solo ruido sino una fuerza que separa la mediana del promedio, y cómo eso hace que las opciones valgan más de lo que la intuición sugiere. Un recorrido por el movimiento browniano geométrico, la distribución del precio terminal y el efecto del "volatility drag". Apunte personal de finanzas cuantitativas.