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...
- Autores:
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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/
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. |
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