Comparaciones entre los modelos clásicos y estocásticos para estimar volatilidad
- Autores
- Abril, María de las Mercedes
- Año de publicación
- 2019
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Una característica importante de muchas series de tiempo económicas es que ellas no son en general serialmente correlacionadas, pero sí dependientes. De este modo modelos lineales como aquellos pertenecientes a la familia de los modelos ARMA pueden no ser apropiados para describirlas. Existe una variedad muy grande de modelos no lineales en la literatura, útiles para el análisis de series de tiempo económicas, pero nos concentraremos en los conocidos como modelos de tipo ARCH o GARCH. Una manera más moderna para tratar este tipo de series, y otras con similares características, es por medio del enfoque de espacio de estado. La facilidad de interpretación de estos modelos hacen de ellos el vehículo natural para el tratamiento de los datos derivados de la actividad económica. Enfocaremos nuestro estudio en comparar y destacar las similitudes y diferencias de estos enfoques. Presentaremos también ejemplos prácticos acerca de las propuestas expuestas y estableceremos puntos de partida para futuros trabajos.
Fil: Abril, María de las Mercedes. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. - Fuente
- ISSN: 1851-3239
Revista de Investigaciones del Departamento de Ciencias Económicas. 2019; 10(19) : 1-16 - Materia
-
ECONOMIA BASADA EN EL CONOCIMIENTO
INDICADORES ECONOMICOS
INDICES DE PRECIOS
FINANZAS
ECONOMIA
658.403 3 - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Matanza
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Comparaciones entre los modelos clásicos y estocásticos para estimar volatilidadAbril, María de las MercedesECONOMIA BASADA EN EL CONOCIMIENTOINDICADORES ECONOMICOSINDICES DE PRECIOSFINANZASECONOMIA658.403 3Una característica importante de muchas series de tiempo económicas es que ellas no son en general serialmente correlacionadas, pero sí dependientes. De este modo modelos lineales como aquellos pertenecientes a la familia de los modelos ARMA pueden no ser apropiados para describirlas. Existe una variedad muy grande de modelos no lineales en la literatura, útiles para el análisis de series de tiempo económicas, pero nos concentraremos en los conocidos como modelos de tipo ARCH o GARCH. Una manera más moderna para tratar este tipo de series, y otras con similares características, es por medio del enfoque de espacio de estado. La facilidad de interpretación de estos modelos hacen de ellos el vehículo natural para el tratamiento de los datos derivados de la actividad económica. Enfocaremos nuestro estudio en comparar y destacar las similitudes y diferencias de estos enfoques. Presentaremos también ejemplos prácticos acerca de las propuestas expuestas y estableceremos puntos de partida para futuros trabajos.Fil: Abril, María de las Mercedes. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ciencias Económicas20192022-04-29T00:35:03Z2022-04-29T00:35:03Zinfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdf16 p.application/pdfAbril, M. M. (2019). Comparaciones entre los modelos clásicos y estocásticos para estimar volatilidad. RInCE, 10(19), 1-16. https://doi.org/10.54789/rince.19.4http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1102ISSN: 1851-3239Revista de Investigaciones del Departamento de Ciencias Económicas. 2019; 10(19) : 1-16reponame:Repositorio Digital UNLaMinstname:Universidad Nacional de La Matanzaspainfo:eurepo/semantics/altIdentifier/doi/10.54789/rince.19.4info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/Licencia Creative Commons Atribución 2.5 Argentina (CC BY 2.5 AR)2025-09-04T11:12:23Zoai:repositoriocyt.unlam.edu.ar:123456789/1102instacron:UNLaMInstitucionalhttps://repositoriocyt.unlam.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttps://repositoriocyt.unlam.edu.ar/oaicytunlam@gmail.comArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2025-09-04 11:12:23.548Repositorio Digital UNLaM - Universidad Nacional de La Matanzafalse |
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