Valoración de opciones reales con múltiples incertidumbres mediante modelos k dimensionales

El modelo binomial presenta un conjunto de propiedades que lo convierten en el enfoque adecuado para resolver el problema de valoración en el campo de las opciones reales, mediante una aplicación fácil y práctica. Cabe resaltar que esto solo es posible en el contexto donde se presenta una única fuen...

Full description

Autores:
Zapata, Carlos
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Externado de Colombia
Repositorio:
Biblioteca Digital Universidad Externado de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bdigital.uexternado.edu.co:001/7806
Acceso en línea:
https://bdigital.uexternado.edu.co/handle/001/7806
https://doi.org/10.18601/17941113.n16.05
Palabra clave:
Rights
openAccess
License
Carlos Zapata - 2019
Description
Summary:El modelo binomial presenta un conjunto de propiedades que lo convierten en el enfoque adecuado para resolver el problema de valoración en el campo de las opciones reales, mediante una aplicación fácil y práctica. Cabe resaltar que esto solo es posible en el contexto donde se presenta una única fuente subyacente de incertidumbre. Sin embargo, su adopción puede ser limitada para aquellas inversiones que cuentan con múltiples incertidumbres, dado que su interacción debería incorporarse al proceso de valoración. Como respuesta, la teoría ha propuesto enfoques de valoración que permiten representar las diferentes fuentes de incertidumbre mediante una estimación consolidada de la volatilidad, tal es el caso del enfoque Marketed Asset Disclaimer (MAD) desarrollado por Copeland y Antikarov (2001). Como alternativa, se puede dar un tratamiento individual a cada incertidumbre. En este contexto, se encuentran diferentes propuestas que extienden el modelo binomial a un contexto k-dimensional, donde se incorpora la dinámica propia de cada incertidumbre, así como sus correlaciones. Para lograr esta aplicación, se requiere una aproximación al proceso estocástico k-dimensional. Este trabajo presenta una revisión sucinta de los diferentes métodos propuestos en este contexto, así como sus bondades, limitaciones y algunos enfoques alternativos.