Modelización financiera mediante modelos híbridos Arima–Garch: evidencia para Argentina

  • Tomás Francisco Larre Universidad de Buenos Aires, Buenos Aires, Argentina.
  • Joaquín Auza Universidad de Buenos Aires, Buenos Aires, Argentina
Palabras clave: volatilidad, apalancamiento, heteroscedasticidad condicionada
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Resumen

El propósito de este trabajo es modelizar el patrón de volatilidad presente en la serie histórica de retornos del principal índice del Mercado de Valores de Buenos Aires (MERVAL) entre el 1 de enero de 2013 y el 6 de junio de 2016, empleando la familia de modelos híbridos ARIMA–GARCH. Se realiza un estudio de literatura econométrica enfocada a la modelización de índices bursátiles para otras economías emergentes. Se verifican las condiciones para el empleo de esta familia de modelos. El análisis confirma la presencia de asimetría y efecto apalancamiento por los que se utilizan modelos asimétricos E–GARCH y GJR–GARCH, tanto con distribución Normal como con distribución t – Student. Se estiman de forma iterativa modelos para distintos órdenes de las especificaciones mencionadas. Para la selección de modelos dentro de la muestra se recurre al Criterio de Información de Schwarz. Se somete los modelos estimados a una secuencia de pruebas de hipótesis a fin de garantizar el cumplimiento de las siguientes propiedades: la captura de todo componente sistemático del proceso, inexistencia de sesgo de signos y magnitud y estabilidad de los parámetros. Posteriormente, se hacen observaciones fuera de la muestra con el fin de evaluar su poder de pronóstico. Finalmente, se constata que el E–GARCH ~ t (1, 1), con
modelos de media ARMA (2,0) y ARMA (2,1) resulta superior dentro de la muestra y su capacidad predictiva no resulta significativamente inferior a la de otros modelos estimados.

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Publicado
2020-05-29
Cómo citar
Larre, T., & Auza, J. (2020). Modelización financiera mediante modelos híbridos Arima–Garch: evidencia para Argentina. Ciencias Económicas, 2, 29-45. https://doi.org/10.14409/rce.v2i-.9268
Sección
Investigación Científica