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...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- article
- 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
| 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. |
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