Análisis de la interrelación entre mercados bursátiles aplicando modelos VAR no estacionarios con múltiples quiebres estructurales

Autores
Buzzi, Sergio Martín
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Ojeda, Silvia María
Descripción
Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina, 2018.
Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina.
Esta tesis pretende contribuir al conocimiento sobre pruebas de raíz unitaria, cointegración y causalidad de Granger. Cuando el período de análisis es extenso, los parámetros de los modelos pueden no permanecer inalterados. Luego, la discusión se centra en modelos que incorporan la existencia de quiebres estructurales o son robustos en dicha situación. Dado que varias pruebas utilizadas no están programadas, se implementan las mismas usando el lenguaje R. Luego, se emplean dichas pruebas para analizar un conjunto de índices bursátiles. Al aplicar las pruebas de raíz unitaria estándar se concluye que todas la series son I(1); sin embargo, al modelar los quiebres estructurales dicho resultado no se mantiene. Para analizar la existencia de interrelación entre los mercados, se realizan pruebas de cointegración estándar usando toda la muestra y en ventanas móviles y pruebas de cointegración que incorporan quiebres estructurales. Estas pruebas indican que los índices están cointegrados, pero dicha relación no se mantiene inalterada en el tiempo. Además, al incorporar quiebres estructurales se encuentran más relaciones de cointegración. Finalmente, se realizan pruebas de causalidad de Granger basadas en modelos VAR aumentados. Una de dichas pruebas indica que el índice Merval causa y es causado por relativamente la misma cantidad de índices; mientras que la otra prueba determina que el Merval es un índice seguidor, dado que la cantidad de índices que lo causan es claramente superior a la cantidad de índices que el causa.
Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina.
Materia
Cointegración
Operaciones bursátiles
Causalidad de Granger
Raíz unitaria
Quiebres estructurales
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/6834

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Esta tesis pretende contribuir al conocimiento sobre pruebas de raíz unitaria, cointegración y causalidad de Granger. Cuando el período de análisis es extenso, los parámetros de los modelos pueden no permanecer inalterados. Luego, la discusión se centra en modelos que incorporan la existencia de quiebres estructurales o son robustos en dicha situación. Dado que varias pruebas utilizadas no están programadas, se implementan las mismas usando el lenguaje R. Luego, se emplean dichas pruebas para analizar un conjunto de índices bursátiles. Al aplicar las pruebas de raíz unitaria estándar se concluye que todas la series son I(1); sin embargo, al modelar los quiebres estructurales dicho resultado no se mantiene. Para analizar la existencia de interrelación entre los mercados, se realizan pruebas de cointegración estándar usando toda la muestra y en ventanas móviles y pruebas de cointegración que incorporan quiebres estructurales. Estas pruebas indican que los índices están cointegrados, pero dicha relación no se mantiene inalterada en el tiempo. Además, al incorporar quiebres estructurales se encuentran más relaciones de cointegración. Finalmente, se realizan pruebas de causalidad de Granger basadas en modelos VAR aumentados. Una de dichas pruebas indica que el índice Merval causa y es causado por relativamente la misma cantidad de índices; mientras que la otra prueba determina que el Merval es un índice seguidor, dado que la cantidad de índices que lo causan es claramente superior a la cantidad de índices que el causa.
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