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
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Comercio
Bolsas de valores
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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. |
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Parada Mayorga, Pilar TatianaArdila Flórez, Sandra Viviana2018-09-07T14:27:03Z2018-09-07T14:27:03Z2018http://hdl.handle.net/11634/13019reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEl 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.The main objective of this research to focus on the selection and adjustment of two autoregressive models of the COLCAP index performance series, following the Box-Jenkins methodology or the ARIMA methodology. The ARMA (p, q) and ARMA (p, q) - GARCH (p, q) models are chosen and adjusted. The obtained results show that these series can be represented with an autoregressive model of order four. Besides, by the given the presence of heterocedasticity and the ARCH effect in the squared residuals of the model, the adjustment of the GARCH model (p, q) was performed. Finally, the forecast performance is evaluated by means of error measurement, in which the ARMA model presents a lower error value.Ingeniero IndustrialPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado Ingeniería IndustrialFacultad de Ingeniería IndustrialAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Evaluación de modelos de pronóstico de series temporales para el Índice del mercado colombiano COLCAPForecastVolatilityReturnsComercioBolsas de valoresMercado de capitalesInversionesMercado financiero internacionalPronósticoVolatilidadRendimientosTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BucaramangaORIGINAL2018sandraardila.pdf2018sandraardila.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf2239130https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/13019/1/2018sandraardila.pdfb85f724b553083d319337972e8a93c00MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/13019/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52open accessTHUMBNAIL2018sandraardila.pdf.jpg2018sandraardila.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5214https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/13019/3/2018sandraardila.pdf.jpgf448938e26174ecc455bdf4c09529717MD53open access11634/13019oai:repository.usta.edu.co:11634/130192022-10-10 15:40:56.566open accessRepositorio Universidad Santo Tomásrepositorio@usantotomas.edu.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 |