Detección de contagio de comportamiento de una serie financiera en dos departamentos de Uruguay empleando teorías de cópulas

El objetivo del trabajo fue emplear la teoría de cópulas para detectar contagio del comportamiento en dos series de finanzas subnacionales de los departamentos de Flores y Florida en Uruguay para el periodo 1989 a 2018. Por medio del ejemplo empírico se cuantificó el contagio y se clasificó el tipo...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Feo Cediel, Yennyfer, Bianco, María José
Formato: video
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
Contagio financiero
Cópula
Dependencia estocástica
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/16843
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
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description El objetivo del trabajo fue emplear la teoría de cópulas para detectar contagio del comportamiento en dos series de finanzas subnacionales de los departamentos de Flores y Florida en Uruguay para el periodo 1989 a 2018. Por medio del ejemplo empírico se cuantificó el contagio y se clasificó el tipo de dependencia estocástica de las series del déficit primario fiscal. La metodología que se empleó fue ajustar una cópula Gumbel a la distribución conjunta de los residuales estandarizados de series bajo estudio y luego se generaron 10.000 simulaciones para cuantificar el contagio. Con este análisis se demostró la existencia de dependencia estocástica entre las series de déficit fiscal primario de los departamentos bajo estudio, indicando que es relevante medir el impacto indirecto que pueda tener las medidas políticas relacionadas a las finanzas subnacionales que se tomen sobre alguno de estos departamentos en el otro. La dependencia detectada no es lineal puesto que se tuvo menor relación en la cola inferior que en la cola superior, es decir que con una confianza del 95% se detectó que cada vez que alguno de las dos series analizadas sufrió una apreciación fuerte (con shock por encima del límite superior establecido) en la dinámica de su resultado fiscal, la probabilidad de que el otro GD también presentara el mismo comportamiento fue de 0.82, mientras la probabilidad asociada a shocks negativos fue de tan solo 0.2. Estos resultados también dejaron en evidencia la deficiencia de las conclusiones que se hubieran obtenido a partir de un único valor como lo es la correlación simple de Pearson, que para el ejercicio fue de 0.4.
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