Modelos ARCH Heterogéneos Parsimoniosos para Modelado de Alta Frecuencia
Autores: Ruilova, Juan Carlos; Morettin, Pedro Alberto
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Gestión y administración
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 8
Citaciones: Sin citaciones
En este trabajo estudiamos una variante del modelo GARCH cuando consideramos la llegada de información heterogénea en datos de alta frecuencia. Este modelo se conoce como HARCH(). Modificamos el modelo HARCH() al tener en cuenta algunos componentes del mercado que consideramos importantes para el proceso de modelado. Este modelo, llamado HARCH(,) parsimonioso, tiene en cuenta la información heterogénea presente en el mercado financiero y la larga memoria de la volatilidad. Se estudian algunas propiedades teóricas de este modelo. Utilizamos máxima verosimilitud y muestreo Griddy-Gibbs para estimar los parámetros del modelo propuesto y aplicarlo para modelar la serie del tipo de cambio Euro-Dólar.
Descripción
En este trabajo estudiamos una variante del modelo GARCH cuando consideramos la llegada de información heterogénea en datos de alta frecuencia. Este modelo se conoce como HARCH(). Modificamos el modelo HARCH() al tener en cuenta algunos componentes del mercado que consideramos importantes para el proceso de modelado. Este modelo, llamado HARCH(,) parsimonioso, tiene en cuenta la información heterogénea presente en el mercado financiero y la larga memoria de la volatilidad. Se estudian algunas propiedades teóricas de este modelo. Utilizamos máxima verosimilitud y muestreo Griddy-Gibbs para estimar los parámetros del modelo propuesto y aplicarlo para modelar la serie del tipo de cambio Euro-Dólar.