Evaluación de modelos de volatilidad con memoria larga
Evidencia de Perú
DOI:
https://doi.org/10.15381/pesquimat.v23i2.19342Palabras clave:
volatilidad, GARCH, FIGARCHResumen
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.
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2020 José Luis Briones Zúñiga
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
LOS AUTORES RETIENEN SUS DERECHOS:
a) Los autores retienen sus derechos de marca y patente, y tambien sobre cualquier proceso o procedimiento descrito en el artículo.
b) Los autores retienen el derecho de compartir, copiar, distribuir, ejecutar y comunicar públicamente el artículo publicado en la revista Pesquimat (por ejemplo, colocarlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro), con un reconocimiento de su publicación inicial en la revista Pesquimat.
c) Los autores retienen el derecho a hacer una posterior publicación de su trabajo, de utilizar el artículo o cualquier parte de aquel (por ejemplo: una compilación de sus trabajos, notas para conferencias, tesis, o para un libro), siempre que indiquen la fuente de publicación (autores del trabajo, revista, volumen, numero y fecha).