Análisis de series de tiempo no paramétrico de las funciones de media y varianza condicional de los retornos de la tasa de cambio cop/usd

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.

• Autores: Gallón, Santiago; Gómez, Karoll
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2010
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40752
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40752; http://bdigital.unal.edu.co/30849/
• Palabra clave: regresión no paramétrica; regresión polinomial local; series de tiempo no lineales; estimación de la función de varianza; heterocedasticidad condicional autorregresiva; análisis de series de tiempo; Nonparametric regression; Local polynomial regression; Nonlinear time series; Variance function estimation; Autoregressive conditional heteroscedasticity; Time series analysis
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional