Martes 17 de Septiembre de 2013, 17:15 hs.
Aula 2-4-9 (ex M4) 4to piso, Block 2, FACET – UNT.
“ESTIMACIÓN DE MODELOS DE VARIANZA ESTOCÁSTICA.
APLICACIÓN EN SERIES DE TIEMPO”
Lina Patricia Tartalo *
* U.N.T. – C.C.E.E. y U.T.N. – Facultad Regional Tucumán
Tradicionalmente para estimar la volatilidad de series temporales se han utilizado los modelos autorregresivos de heterocedasticidad condicionada (modelos ARCH) y su generalización (modelos GARCH). Sin embargo, hay una alternativa a este tipo de modelos que son los modelos de varianza estocástica, que aunque son más difíciles de estimar recogen de forma adecuada las principales características de las series temporales.
En este seminario, se abordará el tratamiento de series temporales univariadas a través de la representación en espacio de estados, se desarrollará una propuesta de modelización y se utilizará un método de cuasi-máximo verosímil para estimar un modelo de varianza estocástica (modelos SV) utilizando el software adecuado.
Los resultados de la estimación de este modelo SV se van a comparar con los resultados obtenidos de la estimación de un modelo GARCH.
Las series temporales utilizadas para realizar dicha estimación son series de rendimientos de índices bursátiles.