Selección de modelos y estimación bayesiana para la tasa de cambio semanal de Colombia.

Este documento revisa y aplica técnicas recientemente desarrolladas para la estimación bayesiana y la selección de modelos en el contexto del modelaje de series de tiempo para la volatilidad estocástica. Luego de ofrecer una revisión de la literatura sobre modelos generalizados autorregresivos condicionales, modelos de volatilidad estocástica y los resultados relevantes en métodos de cadenas de Markov y Montecarlo, se muestra un ejemplo aplicando dichas técnicas. La metodología de siete modelos diferentes se aplica a una serie de tiempo de la tasa de cambio semanal entre Estados Unidos y Colombia. El modelo GARCH, que utiliza una distribución Pearson tipo IV, se prefiere por su técnica de selección (Salto Reversible MCMC) en comparación a otros modelos, entre los cuales se incluyen modelos de volatilidad estocástica con una distribución probabilística T-student.

• Fecha de publicación: 2010
• Institución: Universidad del Rosario
• Repositorio: Repositorio EdocUR - U. Rosario
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.urosario.edu.co:10336/15563
• Acceso en línea: https://revistas.urosario.edu.co/index.php/economia/article/view/1003; http://repository.urosario.edu.co/handle/10336/15563
• Palabra clave: Estimación bayesiana; métodos de cadena de Markov Montecarlo (MCMC); modelos GARCH; volatilidad estocástica; selección de modelo.
• License: Copyright (c) 2015 Revista de Economía del Rosario