Evaluación de modelos de pronóstico de series temporales para el Índice del mercado colombiano COLCAP
El objetivo principal de esta investigación se centra en la selección y ajuste de dos modelos autorregresivos a la serie de los rendimientos del índice COLCAP, siguiendo la metodología Box-Jenkins o metodología ARIMA. Se escogen y se ajustan los modelos ARMA (p, q) y ARMA (p, q) – GARCH (p, q). Los...
- Autores:
-
Ardila Flórez, Sandra Viviana
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/13019
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/13019
- Palabra clave:
- Forecast
Volatility
Returns
Comercio
Bolsas de valores
Mercado de capitales
Inversiones
Mercado financiero internacional
Pronóstico
Volatilidad
Rendimientos
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
Summary: | El objetivo principal de esta investigación se centra en la selección y ajuste de dos modelos autorregresivos a la serie de los rendimientos del índice COLCAP, siguiendo la metodología Box-Jenkins o metodología ARIMA. Se escogen y se ajustan los modelos ARMA (p, q) y ARMA (p, q) – GARCH (p, q). Los resultados obtenidos, muestran que ésta serie se puede representar con un modelo autorregresivo de orden cuatro, además dada la presencia de heterocedasticidad y del efecto ARCH en los residuos al cuadrado del modelo, se realizó el ajuste del modelo GARCH (p, q). Finalmente se evalúa el desempeño de pronóstico mediante medidas de error, en lo cual el modelo ARMA presenta un menor valor de desacierto. |
---|