Puede explicarse la estructura de dependencia del Índice General de la Bolsa de Valores de Colombia y Colcap por medio de modelos Switching de Markov con heterocedasticidad condicional?

Los modelos Autoregresivos con Heterocedasticidad Condicional (ARCH) y su generalización (modelos GARCH) han sido una herramienta ampliamente usada en el análisis de las series de tiempo financieras. Una alternativa a estos, son los modelos GARCH Switching de Markov (MS-GARCH), pues permiten incorporar posibles cambios estructurales en el proceso de media o varianza condicional como un fenómeno completamente aleatorio. En este sentido, el objetivo del presente trabajo es determinar si la estructura de dependencia del Índice General de la Bolsa de Valores de Colombia y Colcap puede ser explicada adecuadamente por medio de modelos Switching de Markov con heterocedasticidad condicional. Los resultados del ejercicio muestran que es apropiado usar el enfoque propuesto, en la medida que los procesos de varianza condicional de los retornos de los índices parecen estar sujetos a cambio de régimen y pueden ser descritos por un modelo AR(p)- AGARCH(m,s) con dos posibles estados, uno de ellos asociado con una mayor volatilidad del mercado.

• Autores: Arboleda Saldarriaga, Sergio
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/59948
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/59948; http://bdigital.unal.edu.co/57804/
• Palabra clave: 51 Matemáticas / Mathematics; Modelos GARCH Switching de Markov; Volatilidad condicional; Índice Bursátil; Colcap; Distribución GED; HYAGARCH; ARFIMA; HYAPARCH
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional