Métodos discretos y continuos para modelar la densidad de probabilidad de la volatilidad estocástica de los rendimientos de series financieras

En este trabajo se consideran los rendimientos diarios de un activo financiero con el propósito de modelar y comparar la densidad de probabilidad de la volatilidad estocástica de los retornos. Para tal fin, se proponen los modelos ARCH y sus extensiones, que son en tiempo discreto, así como un model...

Full description

Autores:
Grajales Correa, Carlos Alexánder
Pérez Ramírez, Fredy Ocaris
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2007
Institución:
Universidad de Medellín
Repositorio:
Repositorio UDEM
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udem.edu.co:11407/877
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11407/877
Palabra clave:
Función densidad de Probabilidad
ARCH
volatilidad
heteroscedasticidad
procesos de difusión de Itô
simulación
Rights
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Description
Summary:En este trabajo se consideran los rendimientos diarios de un activo financiero con el propósito de modelar y comparar la densidad de probabilidad de la volatilidad estocástica de los retornos. Para tal fin, se proponen los modelos ARCH y sus extensiones, que son en tiempo discreto, así como un modelo empírico de volatilidad estocástica, desarrollado por Paul Wilmott. Para el caso discreto se muestran los modelos que permiten estimar la volatilidad condicional heterocedástica en un instante t del tiempo, t∈[1,T]. En el caso continuo se asocia un proceso de difusión de Itô a la volatilidad estocástica de la serie financiera, lo cual posibilita discretizar dicho proceso y simularlo para obtener densidades de probabilidad empíricas de la volatilidad. Finalmente se ilustran y se comparan los resultados obtenidos con las metodologías expuestas para el caso de las series financieras S&P 500 de EEUU, el Índice de Precios y Cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores (IPC) y el IGBC de Colombia.