Predicción de volatilidad mediante regresión por cuantiles

En el presente trabajo se focalizó en predecir el comportamiento de la volatilidad mediante regresión por cuantiles. Comparar los resultados obtenidos en cada uno de los índices bursátiles en estudio y cuál de estos métodos (Media Móvil y GARCH, métodos de Intervalos, métodos basados en VaR y el Método de Cuantiles) predice mejor la volatilidad. Se procedió a comparar los resultados obtenidos de 26 modelos econométricos para la predicción de la volatilidad. Se utilizó la base de datos de la Universidad Complutense de Madrid, seleccionando 7 índices bursátiles, durante el periodo del 22 de mayo de 1987 hasta el 23 de mayo del 2012, para un total de 6, 524 observaciones. En ella se reejan los precios de los índices bursátiles con los cuales se aplicó la metodología CAVIAR. Los resultados evidencian que el método por Cuantiles tiene mayor representatividad, por cuanto predice mejor la volatilidad en los horizontes de 10 y 20 días en comparación con los demás en estudios. Una posible extensión a este estudio sería estimar los momentos más altos (picos) en la distribución de la serie de cuantiles de rentabilidad, obteniendo con ello una comprensión más profunda del comportamiento de la volatilidad.


Variant title:
Prediction using regression volatility quantile
Editor(s):
Universitaria, Editorial
Issue Date:
Dec 15 2014
Publication Type:
Journal Article
PURL Identifier:
http://purl.umn.edu/208070
Published in:
Universitas (León). Revista Científica de la UNAN-León. Vicerrectoria de Investigación, Postgrados y Proyección Social, Volume 05, Number 2
Page range:
72-93
Total Pages:
21
JEL Codes:
G15; C22
Series Statement:
Vol 5
Num (2)




 Record created 2017-04-01, last modified 2017-08-28

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