Aplicación de la metodología GARCH al precio de cierre en la Bolsa de Valores de Lima
Fuente:
Redalyc
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| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | es |
| Pubblicazione: |
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
2012
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
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| _version_ | 1876426084923211776 |
|---|---|
| author | Eduardo Raffo Lecca |
| author_facet | Eduardo Raffo Lecca |
| contents | Aplicación de la metodología GARCH al precio de cierre en la Bolsa de Valores de Lima Eduardo Raffo Lecca Luis Ráez Guevara Carlos Quispe Atúncar Ingeniería Predicción series de tiempo metodología GARCH heterocedasticidad modelos autorregresivos El artículo presenta una metodología que utiliza la serie de tiempos, para la predicción de los índices de los precios de cierre, que efectúan los centros de mercados bursátiles.El comportamiento actual responde a una expectativa generada sobre el valor de cambio producido en el momento precedente; es decir, a un valor esperado condicionado por la varianza del período anterior. El modelo GARCH es la parte fundamental de la investigación. Presenta de manera clara y detallada cada una de las actividades realizadas para la cuantificación del riesgo de mercado. Se aplica la metodología ARIMA para pronosticar los Rendimientos de la serie, que generalmente tienen una varianza no constante en el tiempo; es decir, presentan la existencia de heterocedasticidad y deben utilizarse los modelos autorregresivos generalizados de heterocedasticidad condicional, para la empresa en estudio. 2012 artículo científico 1560-9146 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=81629470013 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=816 Industrial Data application/pdf Universidad Nacional Mayor de San Marcos Industrial Data (Perú) Num.2 Vol.15 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_81629470013 |
| institution | Redalyc |
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| publishDate | 2012 |
| publisher | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
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| topic | Ingeniería Predicción series de tiempo metodología GARCH heterocedasticidad modelos autorregresivos |
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