Evaluación de modelos de volatilidad con memoria larga

Evidencia de Perú

Autores/as

  • José Luis Briones Zúñiga Universidad Tecnol ́ogica del Perú. Departamento de Ciencias. Lima, Perú

DOI:

https://doi.org/10.15381/pesquimat.v23i2.19342

Palabras clave:

volatilidad, GARCH, FIGARCH

Resumen

El objetivo del estudio es comparar los modelos de memoria larga para modelar la volatilidad del tipo de cambio. Para dicho objetivo se utiliza el tipo de cambio nominal sol/dolar cubriendo los periodos desde el 19 de julio de 1999 hasta el 19 de noviembre del 2013. Escencialmente se busca examinar la capacidad de predicción entre los modelos de memoria larga y comportamiento hiperbólico de las autocorrelaciones dadas por FIGARCH, HYGARCH e IGARCH y concluyendo que el modelo FIGARCH(1,0.637,1) utilizando una distribución t-Student posee una mejor capacidad de predicción. La predicción de la volatilidad del tipo de cambio en el caso de Perú, es estructuralmente importante en el cálculo del Valor en riesgo (VaR) y en la administración de riesgos.

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Publicado

2020-12-28

Número

Sección

Artículos originales

Cómo citar

Evaluación de modelos de volatilidad con memoria larga: Evidencia de Perú. (2020). Pesquimat, 23(2), 1-8. https://doi.org/10.15381/pesquimat.v23i2.19342