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...

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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:
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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
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Autoregressive conditional heteroscedasticity
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description 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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