Aplicación de un modelo de corta memoria con cambios de nivel aleatorios a la volatilidad del mercado bursátil de Latinoamérica
La evidencia empírica indica que la volatilidad de la serie de los retornos bursátiles tiene larga memoria. Sin embargo, se ha demostrado que los procesos de corta memoria contaminados con cambios de nivel aleatorios pueden ser confundidos con larga memoria. Frecuentemente esta característica es...
| Autor Principal: | Tramontana Tocto, Roxana |
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| Formato: | Tesis de Licenciatura |
| Idioma: | Español |
| Publicado: |
Pontificia Universidad Católica del Perú
2017
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/8038 |
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| Sumario: |
La evidencia empírica indica que la volatilidad de la serie de los retornos bursátiles tiene
larga memoria. Sin embargo, se ha demostrado que los procesos de corta memoria contaminados
con cambios de nivel aleatorios pueden ser confundidos con larga memoria.
Frecuentemente esta característica es conocida como larga memoria espúrea. Este trabajo
presenta un estudio empírico del modelo de cambios de nivel aleatorios, Random
Level Shift (RLS) usando la aproximación de Lu y Perron (2010) y Li y Perron (2013)
para la volatilidad de los retornos bursátiles diarios para cinco países latinoamericanos.
El modelo RLS consiste en la suma de un componente de corta memoria y un componente
de cambio de nivel, donde este último es gobernado por un proceso Bernoulli con
probabilidad de cambio a. Los resultados obtenidos sugieren que los cambios de nivel de
la volatilidad de los retornos diarios son poco frecuentes pero una vez que se toman en
cuenta, la característica de larga memoria y los efectos GARCH desaparecen. También
se realizó un ejercicio de predicción fuera de la muestra. |
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