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Estimación bayesiana de modelos de volatilidad estocástica

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dc.creator Moreno Trujillo, John Freddy
dc.date 2014-12-20
dc.date.accessioned 2022-03-22T19:37:18Z
dc.date.available 2022-03-22T19:37:18Z
dc.identifier https://revistas.uexternado.edu.co/index.php/odeon/article/view/4017
dc.identifier.uri http://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/100372
dc.description El modelo clásico para el comportamiento del precio de activos riesgosos asume volatilidad constante, lo que, por lo general, no coincide con el comportamiento de activos reales. Como alternativa se plantean modelos de volatilidad estocástica, que presentan una mayor número de parámetros y dificultad en su estimación. En el documento se describen algunos modelos de volatilidad estocástica en el contexto de modelos espacio estado, y la forma como puede realizarse su estimación aplicando algoritmos MCMC. Se considera el problema de la estimación de la función de verosimilitud en este tipo de modelos, y la forma como el muestreador de Gibbs se utiliza en estos casos. Se realiza la aplicación empírica utilizando series de acciones colombianas y se concluye acerca de los valores estimados en el proceso de volatilidad no observada de dichas series. Se propone la extensión a modelos con ruidos no gaussianos y saltos.  es-ES
dc.format application/pdf
dc.format text/html
dc.language spa
dc.publisher Facultad de Finanzas, Gobierno y Relaciones Internacionales es-ES
dc.relation https://revistas.uexternado.edu.co/index.php/odeon/article/view/4017/4318
dc.relation https://revistas.uexternado.edu.co/index.php/odeon/article/view/4017/4406
dc.source ODEON; Núm. 8 (2014) es-ES
dc.source 2346-2140
dc.source 1794-1113
dc.subject Volatilidad estocástica es-ES
dc.subject estimación bayesiana es-ES
dc.subject algoritmos MCMC es-ES
dc.subject filtro de Kalman. es-ES
dc.title Estimación bayesiana de modelos de volatilidad estocástica es-ES
dc.type info:eu-repo/semantics/article
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion


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