Nonparametric time series analysis of the conditional mean and volatility functions for the COP/USD exchange rate returns
RESUMEN: La modelación y estimación de la volatilidad condicional asociada a un proceso estocástico ha estado basada en los modelos paramétricos tipo ARCH y de volatilidad estocástica. Estos modelos son muy poderosos para representar las propiedades dinámicas estocásticas del proceso generador de da...
- Autores:
-
Gallón Gómez, Santiago Alejandro
Gómez Portilla, Karoll
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2010
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/7336
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/7336
- Palabra clave:
- Nomparametric regression
Local polynomial regression
Time series analysis
Regresión no paramétrica
Regresión polinomial local
Series de tiempo no lineales
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
Summary: | RESUMEN: La modelación y estimación de la volatilidad condicional asociada a un proceso estocástico ha estado basada en los modelos paramétricos tipo ARCH y de volatilidad estocástica. Estos modelos son muy poderosos para representar las propiedades dinámicas estocásticas del proceso generador de datos solo si las funciones paramétricas están correctamente especificadas. En este sentido, el enfoque no paramétrico adquiere importancia como un método complementario y flexible para explorar dichas propiedades al no imponer formas funcionales particulares en los momentos condicionales del proceso. Este documento presenta una aplicación de los métodos no paramétricos de series de tiempo para estimar la función de volatilidad condicional de los retornos de la tasa de cambio COP/USD. Además, se estima la función de media condicional bajo este enfoque. |
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