Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.ut.edu.co/handle/001/2647
Título : Aplicación de un modelo DTGARCH con ruido blanco T-Student en series de tiempo financieras derivadas de los índices BOVESPA y Dow-Jones
Autor : Gaitán Veloza, Luz Adriana
Hernández Londoño, Jesús Daniel
Palabras clave : estadística bayesiana
función de varianza
series de tiempo financieras
Fecha de publicación : 2018
Editorial : Ibagué : Universidad del Tolima, 2018
Resumen : En este trabajo de grado se presenta un ajuste al modelo de series de tiempo DTGARCH con ruido blanco t-Student usando los retornos diarios del ln del índice BOVESPA y del índice Dow-Jones desde el 12 de diciembre de 2000 hasta el 02 de junio de 2010. La estimación de parámetros del modelo se realizó a través de la metodología Bayesiana propuesta por Chen, Gerlach y So (2006) y técnicas MCMC. Un experimento de simulación muestra que la metodología utilizada es muy efectiva. Por otro lado se realizó una comparación de la función de varianza condicional del modelo DTGARCH obtenido con la que se obtuvo en los articulos de Zhang y Nieto (2015) donde consideran los modelos autorregresivo de umbrales (TAR) con datos faltantes cuando el proceso del ruido sigue una distribución t-Student, y Moreno y Nieto (2014), donde consideran un modelo TAR cuando el proceso del ruido sigue una distribución Gaussiana. Finalmente se evidenció que el modelo DTGARCH tiene un buen ajuste y una mejor captura del aspecto heterocedástico contenido en los datos financieros. Palabras clave: Modelos DTGARCH, estadística Bayesiana, función de varianza condicional, técnicas MCMC, series de tiempo financieras, volatilidad.
Descripción : 45 p. Recurso Electrónico
URI : http://repository.ut.edu.co/handle/001/2647
Appears in Collections:ABA. Tesis y Trabajos de Grado

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
T 0702 148 CD6674.pdf1,71 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons