Abstract
La hipótesis del presente trabajo se fundamenta en que los modelos asimétricos de volatilidad autorregresiva condicional heterocedástico se ajustan en mejor medida al momento de analizar el riesgo de liquidez que los modelos simétricos. En un escenario de iliquidez en el sistema financiero, la reacción de los agentes económicos es sensible a las buenas y malas noticias de la coyuntura económica y política en el país, generando pánicos financieros que pueden dar lugar a un aumento de la demanda de efectivo (escenario de riesgo sistémico). Los resultados señalan que los modelos dinámicos de volatilidad asimétricos GJR (1,1) y APARCH (1,1) brindan mejor especificación para predecir la volatilidad de los depósitos a la vista y cajas de ahorro respectivamente. Así también, las estimaciones de los modelos simétricos se ajustan mejor a una distribución t de Student en las innovaciones, en comparación a la distribución normal y de error generalizado.
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