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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.creatorAlejandro Islas Camargo-
dc.creatorFrancisco Venegas Martínez-
dc.date2003-
dc.date.accessioned2022-03-22T16:07:32Z-
dc.date.available2022-03-22T16:07:32Z-
dc.identifierhttp://www.redalyc.org/articulo.oa?id=32312104-
dc.identifier.urihttp://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/82834-
dc.descriptionThis paper investigates the existence of long memory in the volatility of the Mexican stock market. We use a stochastic volatility (SV) model to derive statistical test for changes in volatility. In this case, estimation is carried out through the Kalman filter (KF) and the improved quasi-maximum likelihood (IQML). We also test for both persistence and long memory by using a long-memory stochastic volatility (LMSV) model, constructed by including an autoregressive fractionally integrated moving average (ARFIMA) process in a stochastic volatility scheme. Under this framework, we work up maximum likelihood spectral estimators and bootstraped confidence intervals. In the light of the empirical findings, we develop a Bayesian model for pricing derivative securities with prior information on long-memory volatility.-
dc.formatapplication/pdf-
dc.languageen-
dc.publisherCentro de Investigación y Docencia Económicas, A.C.-
dc.relationhttp://www.redalyc.org/revista.oa?id=323-
dc.rightsEconomía Mexicana. Nueva Época-
dc.sourceEconomía Mexicana. Nueva Época (México) Num.1 Vol.XII-
dc.subjectEconomía y Finanzas-
dc.subjectcontingent pricing-
dc.subjecteconometric modeling-
dc.titlePricing Derivatives Securities with Prior Information on Long- Memory Volatility-
dc.typeartículo científico-
Aparece en las colecciones: Centro de Investigación y Docencia Económicas A.C. - CIDE - Cosecha

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