Partición de la volatilidad para series de precios bursátiles: una nueva aproximación
En este trabajo de tesis se comparan cuatro modelos autorregresivos condicionales heterocedasticos (ARCH), los cuales han sido comúnmente usados en la selección de portafolios y gestión de activos, así como en la valoración de activos primarios y secundarios. Estos modelos se ajustarán a series de p...
- Autores:
-
Fonseca Diaz, Ivan Alexis
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/58383
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/58383
http://bdigital.unal.edu.co/55165/
- Palabra clave:
- 5 Ciencias naturales y matemáticas / Science
51 Matemáticas / Mathematics
Opciones
Acciones
Retornos
Volatilidad
In the money
Out the money
Moneyness
Options
Stock
Return
Volatility
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
| Summary: | En este trabajo de tesis se comparan cuatro modelos autorregresivos condicionales heterocedasticos (ARCH), los cuales han sido comúnmente usados en la selección de portafolios y gestión de activos, así como en la valoración de activos primarios y secundarios. Estos modelos se ajustarán a series de precios bursátiles intradiarios y se compararan a través de sus curvas de impacto, su habilidad para predecir la volatilidad en mercados financieros y los efectos de cada uno de estos modelos en el marco de la valoración de opciones. Adicionalmente, se presenta un modelo de difusión, el cual permite particionar la volatilidad en sus componentes cíclicos y provee una mejor descripción de la varianza condicional y su predicción. |
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