Análisis de la volatilidad de un portafolio de criptomonedas mediante modelos de series de tiempo
En este estudio se estima la volatilidad de un portafolio compuesto por las 10 criptomonedas con mayor capitalización durante el período comprendido entre el 19 de noviembre de 2017 y el 30 de diciembre de 2023. Se emplean modelos de series temporales como ARIMA, ARCH y GARCH para analizar y evaluar...
- Autores:
-
Gómez Fonseca, Paula Lisseth
Rodríguez Córdoba, Valentina
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Colegio Mayor de Cundinamarca
- Repositorio:
- Repositorio Colegio Mayor de Cundinamarca
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Criptomonedas
ARCH y GARCH
Portafolio de inversión
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En este estudio se estima la volatilidad de un portafolio compuesto por las 10 criptomonedas con mayor capitalización durante el período comprendido entre el 19 de noviembre de 2017 y el 30 de diciembre de 2023. Se emplean modelos de series temporales como ARIMA, ARCH y GARCH para analizar y evaluar la volatilidad y la rentabilidad en comparación con periodos anteriores. El estudio proporciona bases para estimar, estudiar y analizar estos modelos con el fin de construir un portafolio de inversión diversificado, así como para realizar predicciones fuera de la muestra. La metodología se emplea en un conjunto de 10 criptomonedas, las cuales conforman un portafolio. Los resultados muestran tendencias significativas de volatilidad en el mercado de criptomonedas, indicando que los modelos heterocedásticos ofrecen un mejor rendimiento en términos de estimación normal. Específicamente, el modelo GARCH el cual se destaca al ofrecer un análisis más claro e interpretable de la volatilidad, revelando su comportamiento durante el período analizado. |
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Análisis de la volatilidad de series financieras mediante modelos ARMA-GARCH. Obtenido de https://core.ac.uk/reader/289980658 Mauricio, M. H., & Andrés, G. G. (29 de 09 de 2022). Spillover de volatilidad entre el mercado de las criptomonedas, los mercados financieros y commodities. Obtenido de Dialnet: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8721839 McLea et al, .. (2015). Revista de Economía Institucional. Obtenido de Revista de Economía Institucional: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=41943054015 Montgomery et al. (2015). Introduction to time series analysis and forecasting. Obtenido de https://books.google.es/books?hl=es&lr=&id=Xeh8CAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR1 1&dq=(Montgomery,+Jennings,+%26+Kulahci,+2015).&ots=AK7jeUkE4n&sig=6gjnkYUpwKf9TfYnE8yCuuTtTWg#v=onepage&q=(Montgomery%2C%20Jennings%2C%20%26%20Kulahci%2C%202015).&f=false Moreno, M. V. (Abril de 2018). Bitcoin ¿Él principio del fin de los Bancos? 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La metodología se emplea en un conjunto de 10 criptomonedas, las cuales conforman un portafolio. Los resultados muestran tendencias significativas de volatilidad en el mercado de criptomonedas, indicando que los modelos heterocedásticos ofrecen un mejor rendimiento en términos de estimación normal. Específicamente, el modelo GARCH el cual se destaca al ofrecer un análisis más claro e interpretable de la volatilidad, revelando su comportamiento durante el período analizado.This study estimates the volatility of a portfolio composed of the 10 cryptocurrencies with the largest capitalization during the period from November 19, 2017 to December 30, 2023. Time series models such as ARIMA, ARCH and GARCH are employed to analyze and evaluate volatility and profitability compared to previous periods. The study provides a basis for estimating, studying and analyzing these models in order to construct a diversified investment portfolio, as well as to make out-of-sample predictions. The methodology is employed on a set of 10 cryptocurrencies, which make up a portfolio. The results show significant volatility trends in the cryptocurrency market, indicating that hetero-elastic models offer better performance in terms of normal estimation. Specifically, the GARCH model stands out by offering a clearer and more interpretable analysis of volatility, revealing its behavior during the analyzed period.Índice 1 Introducción 9 2 Revisión de la Literatura13 3 Marco Teórico 18 3.1 Modelos ARCH y GARCH 26 3.2 Teoría Clásica de Series Temporales 26 3.3 Modelo ARIMA 27 4 Metodología 29 4.1 Estimación del Modelo 30 4.1.1 Modelo ARIMA (p, d, q) 30 4.1.2 Modelo ARCH(p) en regresión 31 4.1.2.1 Autocorrelación de la volatilidad 32 4.1.3 Modelo GARCH (p, q) 34 4.1.3.1 La estacionariedad y positividad 35 4.1.4 Variables del modelo a emplear 36 4.2 Pruebas estacionariedad modelado en Stata 39 4.2.1 Correlograma 39 4.2.2 Dickey-Fuller (1979,1984) 40 4.2.3 Phillips y Perron (1988) 42 4 Hechos estilizados 43 5 Materiales y Métodos Subtitulo 46 6 Resultados 48 6.1 Análisis Descriptivo 48 6.1 Resultados de la Estimación de los modelos 50 6.1.1 Resultado de la regresión de ARIMA portafolio (1.1)50 6.1.2 Resultados de la regresión de la familia ARCH portafolio (1.2 y 1.3) 52 6.1.3 Resultados prueba de Histograma Portafolio 53 6.1.4 Resultado final de volatilidad del portafolio 55 7 Conclusiones 58 8 Referencias 60 9 Anexos 65 9.1 Anexo A. Análisis correlación: Rendimiento diario del Portafolio de Criptomonedas 65 9.2 Anexo B. Resultados prueba Dickey-Fuller 67 9.3 Anexo C. Resultados prueba Phillps-Perron. 68 9.4 Anexo D. Resultados de la Prueba Portmanteau para Ruido Blanco 69PregradoEconomista70p.application/pdfspaUniversidad Colegio Mayor de CundinamarcaFacultad de Administración y EconomíaBogotá D.CEconomíaDerechos Reservados - Universidad Colegio Mayor de Cundinamarca, 2024https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/closedAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_14cbAnálisis de la volatilidad de un portafolio de criptomonedas mediante modelos de series de tiempoTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAngelis-León, J. D. (2018). 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