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...

Full description

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
Description
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.