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Registro 1 de 1 para la búsqueda Institución Biblioteca Universitaria de Chile Y tipo de materia Finanzas 

Estimación de Series con Memoria Larga: Estudio Vía Simulación de Montecarlo y Aplicación a Series Financieras

Valdés González, Gonzalo Daniel
Fernández Maturana, Viviana
Makovec, Mattia
Repetto Lisboa, Andrea
Morales Sepúlveda, Marco

2009

  • Datos de edición Programa Cybertesis
  • Tipo de Documento Libro
  • Materia Teoría de estimación
    Finanzas
    Administación de riesgos
    Método de monte carlo
    Memoria larga
  • Descripción
    La literatura muestra, en términos generales, que diferentes series temporales macroeconómicas y financieras, tales como las tasas de interés real y nominal, el tipo de cambio nominal y medidas alternativas de volatilidad, presentan persistencia, memoria larga o diferenciación fraccional. Esto es, un shock inesperado tiene un efecto persistente y duradero sobre la serie temporal en cuestión. La detección de memoria larga es de particula ...
    La literatura muestra, en términos generales, que diferentes series temporales macroeconómicas y financieras, tales como las tasas de interés real y nominal, el tipo de cambio nominal y medidas alternativas de volatilidad, presentan persistencia, memoria larga o diferenciación fraccional. Esto es, un shock inesperado tiene un efecto persistente y duradero sobre la serie temporal en cuestión. La detección de memoria larga es de particular relevancia para el área de finanzas. En particular, la cuantificación de la volatilidad de una cartera de activos es crucial para la administración de riesgo. Por ejemplo, una cuantificación errónea de la volatilidad podría conducir a la toma excesiva de riesgo al subestimar el valor en riesgo (VaR) de una cartera. En la literatura existente, se puede encontrar diversos estudios empíricos que analizan la existencia de memoria larga en series de retornos y de volatilidad. Muchos de ellos no se detienen a discutir las propiedades estadísticas del estimador de memoria larga utilizado. Este estudio, en contraste, ha considerado cuatro estimadores: Re - scaled range (R/S), Whittle, Geweke & Porter - Hudak (GPH) y Wavelets. Se implementaron estos estimadores para doce series de retornos absolutos, recurriendo para ello al uso de ventanas móviles o rolling. Los resultados obtenidos arrojan diferencias numéricas significativas para el parámetro de diferenciación fraccional. En una etapa posterior, se utiliza la simulación de Monte Carlo para estudiar las propiedades asintóticas de los estimadores bajo análisis. Los resultados obtenidos permiten concluir que los estimadores de Whittle y Wavelets presentan un desempeño indistinguible asintóticamente, el cual es muy superior al de los estimadores restantes.
  • Identificador 11575