Estimación de la volatilidad de la tasa de cambio peso-dólar a través de un modelo de volatilidad estocástica

En el contexto económico, la volatilidad de la tasa de cambio peso colombianodólar afecta las decisiones de los individuos y empresas. Dicha volatilidad, genera efectos sobre las variables económicas tanto del sector financiero como del real y al ser no observable es necesario emplear técnicas econo...

Full description

Autores:
Parra Amado, Daniel
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2014
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/75154
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/75154
http://bdigital.unal.edu.co/39663/
Palabra clave:
33 Economía / Economics
51 Matemáticas / Mathematics
Modelos de volatilidad estocástica
Modelos de heteroscedasticidad condicional
Métodos de Monte Carlo
Tasa de cambio
Stochastic volatility models
Conditional heteroskedasticity models
Monte Carlo methods
Exchange rate
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:En el contexto económico, la volatilidad de la tasa de cambio peso colombianodólar afecta las decisiones de los individuos y empresas. Dicha volatilidad, genera efectos sobre las variables económicas tanto del sector financiero como del real y al ser no observable es necesario emplear técnicas econométricas que permitan realizar su estimación. Este trabajo pretende estimar la volatilidad de la tasa de cambio colombiana a través del modelo de volatilidad estocástica (SV) propuesto por Taylor (1982), para el periodo comprendido entre enero de 2000 y junio de 2013. Posteriormente, se busca contrastar estos resultados con los que arrojarían las estimaciones a través de modelos de hereroscedasticidad condicional como el GARCH (Bollerslev, 1986), los cuales son tradicionales en la literatura sobre series de tiempo. Los resultados obtenidos sugieren que la volatilidad de la tasa de cambio tiene alta persistencia y que las metodologías SV y GARCH logran modelar los excesos de curtosis y los conglomerados de volatilidad. Sin embargo, la evidencia estadística muestra que el supuesto de normalidad utilizado de las estimaciones es restrictivo, por lo que para un trabajo futuro se recomienda implementar funciones de distribución con colas más pesadas.