Curso
Modelos GARCH en R
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Actualizado 8/2024
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Requisitos previos
Time Series Analysis in RManipulating Time Series Data in R1
El modelo GARCH estándar como modelo de referencia
Vamos a empezar ensuciándonos las manos. Un análisis con ventana rodante de rendimientos diarios de acciones muestra que su desviación estándar cambia de forma notable a lo largo del tiempo. Mirando al pasado, tenemos evidencia clara de volatilidad cambiante en el tiempo. Mirando al futuro, necesitamos estimar la volatilidad de los rendimientos futuros. ¡Esto es, en esencia, lo que hace un modelo GARCH! En este capítulo, aprenderás lo básico para usar el paquete rugarch a la hora de especificar y estimar el modelo GARCH(1,1) de referencia en R. Terminamos mostrando su utilidad en la asignación táctica de activos.
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Mejoras del modelo GARCH normal
Los mercados suben por las escaleras y bajan por el ascensor. Esta sabiduría de Wall Street tiene consecuencias importantes a la hora de especificar un modelo de volatilidad realista. Obliga a abandonar la hipótesis de normalidad, así como la respuesta simétrica de la volatilidad a los choques. En este capítulo, conocerás modelos GARCH con efecto apalancamiento e innovaciones t de Student asimétricas. Al final, serás capaz de usar modelos GARCH para estimar más de diez mil especificaciones distintas de modelos GARCH.
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Evaluación del desempeño
Los modelos GARCH producen previsiones de volatilidad que sirven como insumo para la toma de decisiones financieras. Su uso en la práctica requiere primero evaluar la calidad de la previsión de volatilidad. En este capítulo, aprenderás a analizar la significación estadística de los parámetros GARCH estimados, las propiedades de los rendimientos estandarizados, la interpretación de los criterios de información y el uso de estimaciones GARCH con ventana rodante y errores cuadráticos medios de predicción para analizar la precisión de la previsión de volatilidad.
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Aplicaciones
A estas alturas, dominas la especificación, estimación y validación estándar de modelos GARCH en el paquete rugarch. Este capítulo presenta funcionalidades específicas de rugarch para estimar el valor en riesgo, usar el modelo GARCH en producción y simular rendimientos GARCH. También descubrirás que la presencia de dinámica GARCH en la varianza tiene implicaciones para simular log‑rendimientos, estimar la beta de una acción y encontrar la cartera de varianza mínima.
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