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...
- 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
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. |
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