Estimación de modelos de volatilidad en series de rendimientos bursátiles: 2000-2014

Abstract

Las series temporales de alta frecuencia observadas en los mercados financieros y cambiarios se caracterizan por ser asimétricas, leptocúrticas, agrupamiento de la volatilidad, mostrar una elevada persistencia en volatilidad, correlaciones en los cuadrados, efecto leverage, etc. Estas características son las que se conoce en la literatura econométrica como hechos estilizados. Para recoger estas características de las series temporales se han planteado modelos no lineales, entre los que se pueden destacar los modelos ARCH y GARCH y todas sus posibles variantes. En este trabajo, se analiza los distintos resultados obtenidos de la estimación de los modelos propuestos, aplicados a series de rendimientos de índices bursátiles.Existen diferentes métodos para la medición del agrupamiento de la volatilidad en las series financieras, en las cuales el supuesto sobre la distribución del error determina la estructura de la función de log verosimilitud estimada. En este documento se explota la flexibilidad de los modelos ARCH para capturar los agrupamientos de la volatilidad de los rendimientos. Los resultados indican que el modelo GARCH (3/7, 3/7) en la varianza supera otro tipo de especificación, que trate de medir el agrupamiento de la volatilidad de la principales índices bursátiles del mundo.Clasificación JEL: G14