Aplicación de la metodología GARCH al precio de cierre en la Bolsa de Valores de Lima

Autores/as

  • Eduardo Raffo Lecca Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú
  • Luis Raez Guevara Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú
  • Carlos Quispe Atúncar Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú

DOI:

https://doi.org/10.15381/idata.v15i2.6377

Palabras clave:

Predicción, series de tiempo, heterocedasticidad, modelos autorregresivos, metodología GARCH.

Resumen

El artículo presenta una metodología que utiliza la serie de tiempos, para la predicción de los índices de los precios de cierre, que efectúan los centros de mercados bursátiles.El comportamiento actual responde a una expectativa generada sobre el valor de cambio producido en el momento precedente; es decir, a un valor esperado condicionado por la varianza del período anterior. El modelo GARCH es la parte fundamental de la investigación. Presenta de manera clara y detallada cada una de las actividades realizadas para la cuantificación del riesgo de mercado. Se aplica la metodología ARIMA para pronosticar los Rendimientos de la serie, que generalmente tienen una varianza no constante en el tiempo; es decir, presentan la existencia de heterocedasticidad y deben utilizarse los modelos autorregresivos generalizados de heterocedasticidad condicional, para la empresa en estudio.

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Biografía del autor/a

Eduardo Raffo Lecca, Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú

Ingeniero Industrial. Profesor del Departamento Académico de Ingeniería de Sistemas e Informática.

Luis Raez Guevara, Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú

Ingeniero Industrial. Profesor del Departamento Académico de Diseño y Tecnología Industrial.

Carlos Quispe Atúncar, Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú

Ingeniero Industrial. Profesor del Departamento Académico de Ingeniería de Sistemas e Informática.

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Publicado

2012-12-31

Cómo citar

Raffo Lecca, E., Raez Guevara, L., & Quispe Atúncar, C. (2012). Aplicación de la metodología GARCH al precio de cierre en la Bolsa de Valores de Lima. Industrial Data, 15(2), 096–105. https://doi.org/10.15381/idata.v15i2.6377

Número

Sección

Sistemas e Informática