Método predictivo de volatilidad tipo cambio

Las series temporales descritas por precios de ciertos activos financieros tales como el de las acciones y divisas presentan dos principales características, excesos de kurtosis y clustering de volatilidad. Para recoger estas características se han utilizado modelos no lineales tales como los modelo...

Descripción completa

Autor Principal: Viales Abellán, Jeffrey
Formato: Artículo
Idioma: Español
Publicado: Universidad de Costa Rica 2011
Acceso en línea: http://revistas.ucr.ac.cr/index.php/economicas/article/view/7050
http://hdl.handle.net/10669/18705
Sumario: Las series temporales descritas por precios de ciertos activos financieros tales como el de las acciones y divisas presentan dos principales características, excesos de kurtosis y clustering de volatilidad. Para recoger estas características se han utilizado modelos no lineales tales como los modelos Garch o Volatilidad Condicionada y los modelos de Volatilidad Estocástica, ambos tipos de modelo son empleados para la gestión del riesgo cambiario a corto plazo; el primer tipo de modelos definen la volatilidad en función de la misma volatilidad rezagada y de los shocks (innovaciones de volatilidad); el segundo tipo de modelos son similares a los modelos Garch con la variante de que la volatilidad incluye por si misma un término aleatorio de tipo proceso Wienner2; estos modelos son empleados para simular caminatas aleatorias del tipo de cambio con volatilidades simuladas por las ecuación estocásticas de volatilidad.En el presente trabajo se analizará el desempeño del modelo Garch en comparación a las medidas de volatilidad utilizadas actualmente para la gestión del riesgo cambiario; sus implicaciones para la gestión de riesgos.