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...
- Autores:
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Grajales Correa, Carlos Alexánder
Pérez Ramírez, Fredy Ocaris
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2007
- Institución:
- Universidad de Medellín
- Repositorio:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Función densidad de Probabilidad
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Grajales Correa, Carlos AlexánderPérez Ramírez, Fredy Ocaris2014-10-22T23:26:06Z2014-10-22T23:26:06Z2007-12-311692-3324http://hdl.handle.net/11407/8772248-4094reponame:Repositorio Institucional Universidad de Medellínrepourl:https://repository.udem.edu.co/instname:Universidad de MedellínEn 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.Electrónicoapplication/pdfspaUniversidad de MedellínFacultad de IngenieríasMedellínhttp://revistas.udem.edu.co/index.php/ingenierias/article/view/208Revista Ingenierías Universidad de Medellínhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Revista Ingenierías Universidad de Medellín; Vol. 6, núm. 11 (2007); 105-1232248-40941692-3324Función densidad de ProbabilidadARCHvolatilidadheteroscedasticidadprocesos de difusión de ItôsimulaciónMétodos discretos y continuos para modelar la densidad de probabilidad de la volatilidad estocástica de los rendimientos de series financierasArticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Artículo científicoinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Comunidad Universidad de MedellínTHUMBNAILMétodos discretos y continuos para modelar la densidad de probabilidad de la volatilidad estocástica de los rendimientos de series financieras.pdf.jpgMétodos discretos y continuos para modelar la densidad de probabilidad de la volatilidad estocástica de los rendimientos de series financieras.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8323http://repository.udem.edu.co/bitstream/11407/877/3/M%c3%a9todos%20discretos%20y%20continuos%20para%20modelar%20la%20densidad%20de%20probabilidad%20de%20la%20volatilidad%20estoc%c3%a1stica%20de%20los%20rendimientos%20de%20series%20financieras.pdf.jpg13d8438cd1c1efcd19de9b7ec2f844a3MD53ORIGINALArticulo.htmltext/html574http://repository.udem.edu.co/bitstream/11407/877/1/Articulo.htmlbdd0590067029298782bcf24ec359ee8MD51Métodos discretos y continuos para modelar la densidad de probabilidad de la volatilidad estocástica de los rendimientos de series financieras.pdfMétodos discretos y continuos para modelar la densidad de probabilidad de la volatilidad estocástica de los rendimientos de series financieras.pdfTexto completoapplication/pdf679493http://repository.udem.edu.co/bitstream/11407/877/2/M%c3%a9todos%20discretos%20y%20continuos%20para%20modelar%20la%20densidad%20de%20probabilidad%20de%20la%20volatilidad%20estoc%c3%a1stica%20de%20los%20rendimientos%20de%20series%20financieras.pdf63511731846b3467dd66f62768117866MD5211407/877oai:repository.udem.edu.co:11407/8772021-05-14 14:02:45.128Repositorio Institucional Universidad de Medellinrepositorio@udem.edu.co |
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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. |
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