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

Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Buzzi, Sergio Martín
Otros Autores: Ojeda, Silvia María
Formato: masterThesis
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/29200
Aporte de:
id I10-R141-11086-29200
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spelling I10-R141-11086-292002023-08-30T13:21:44Z Análisis de la interrelación entre mercados bursátiles aplicando modelos VAR no estacionarios con múltiples quiebres estructurales Buzzi, Sergio Martín Ojeda, Silvia María Cointegración Causalidad de Granger Raíz unitaria Quiebres estructurales Operaciones bursátiles Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; 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 decointegración estándar usando toda la muestra y en ventanas móviles y pruebas de cointegración que incorporan quiebres estructurales. Estas pruebas indican que los índicesestán cointegrados, pero dicha relación no se mantiene inalterada en el tiempo. Además, alincorporar 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; Argentina. Estadística y Probabilidad 2022-10-26T19:35:32Z 2022-10-26T19:35:32Z 2018 masterThesis http://hdl.handle.net/11086/29200 spa Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Impreso
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