Modelación de la incertidumbre en activos financieros: aplicaciones de los modelos autorregresivos de heteroscedasticidad condicional.

Abstract

El presente trabajo ejemplifica la modelización de incertidumbre mediante los modelos de heteroscedasticidad condicional para el pronóstico de activos financieros. Se divide en dos partes; en la primera se realiza una breve descripción de los modelos ARCH-GARCH, así como algunas de sus variantes (GARCH, TARCH y GARCH-M), señalando sus especificaciones, debilidades y pruebas. En la segunda parte se presentan los resultados de tres aplicaciones, debilidades y pruebas, con los datos de rendimiento de las acciones de Bimbo, del NASDAQ y de las CPO de TV-Azteca, en los que se encontraron que dichas series se podían representar adecuadamente mediante un modelo GARCH, TARCH y GARCH-M, respectivamente.