Modelo VAR y ARCH Multivariado para la Estimación de Proyecciones del Precio de las Acciones de Amazon y Análisis de Volatilidad (2019-2023) - Análisis del Riesgo y Modelo VaR

Este estudio desarrolla y evalúa modelos predictivos para anticipar los precios de las acciones de Amazon (AMZN) y analizar su volatilidad. Utiliza modelos VAR (Vector Autoregression) y ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) multivariados, que integran diversas variables económicas com...

Full description

Autores:
Chaparro Viracachá, Alberto Alejandro
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Repositorio:
Repositorio Institucional ECI
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/3180
Acceso en línea:
https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/3180
https://catalogo-intra.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/catalogue/detail.pl?biblionumber=23794
Palabra clave:
Acciones (Bolsa) - Precios
Modelos predictivos
Análisis de volatilidad
Gestión de riesgos financieros
Simulación de Monte Carlo
Valor en Riesgo (VaR)
Variables económicas
Dinámica del mercado
Precios de acciones de Amazon
VAR (Vector Autoregression)
ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)
Rights
openAccess
License
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Description
Summary:Este estudio desarrolla y evalúa modelos predictivos para anticipar los precios de las acciones de Amazon (AMZN) y analizar su volatilidad. Utiliza modelos VAR (Vector Autoregression) y ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) multivariados, que integran diversas variables económicas como el S&P 500, la inflación y el PIB. El análisis incluye la simulación de Monte Carlo para calcular el Value at Risk (VaR), demostrando la fiabilidad de las metodologías empleadas y la coherencia entre varios métodos de evaluación del riesgo. Estos modelos proporcionan herramientas robustas para la gestión de riesgos financieros, ayudando a los inversionistas a tomar decisiones informadas en un entorno de mercado volátil y dinámico.