Un modelo estocástico sobre la predictibilidad del signo del retorno y su relación con la no linealidad en media

Se examina cómo es la relación entre la predictibilidad del signo del retorno y los momentos condicionales. Para este propósito se utiliza un modelo no lineal de series de tiempo que luego se restringe a una expansión de Taylor de orden uno en las innovaciones. Como resultado se muestra por qué la p...

Full description

Autores:
Ospina Holguín, Javier Humberto; Universidad del Valle
Caicedo Cerezo, Edinson; Universidad del Valle
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2008
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.javeriana.edu.co:10554/23419
Acceso en línea:
http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/cuadernos_admon/article/view/3936
http://hdl.handle.net/10554/23419
Palabra clave:
predictability; nonlinear econometrics; nonlinearity in the mean; BDS test; White Neural Network Test for Nonlinearity
signo del retorno
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Description
Summary:Se examina cómo es la relación entre la predictibilidad del signo del retorno y los momentos condicionales. Para este propósito se utiliza un modelo no lineal de series de tiempo que luego se restringe a una expansión de Taylor de orden uno en las innovaciones. Como resultado se muestra por qué la predictibilidad del signo, cuando existe, depende sólo de los momentos condicionales de orden impar (de la media condicional en el modelo restringido), lo que hace interesante evaluar la linealidad o no linealidad en media antes de intentar una predicción direccional. A modo de aplicación, se explora la existencia de no linealidad en media en el índice de la bolsa de Colombia IGBC mediante el test BDS bajo un filtro ARMA-GARCH y el test de White basado en redes neuronales bajo un filtro AR. Ambos tests muestran que la serie del IGBC exhibe no linealidad en media.