Valuación de activos financieros incorporando momentos estocásticos, no linealidad y variabilidad tiempo de parámetros

Los clásicos modelos financieros suponen normalidad en la distribución de probabilidad empleada para la valuación de activos. La afirmación precedente implica asumir un comportamiento homocedástico y leptocúrtico para las serie de rendimientos de un activo. En la práctica, las series de retornos...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Villarreal, Fernanda Soledad
Otros Autores: Tohmé, Fernando
Formato: tesis doctoral
Lenguaje:Español
Publicado: 2014
Materias:
Economía
Activos financieros
Valoración financiera
Mercados de capital
Modelos matemáticos
Países en desarrollo
Acceso en línea:http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/3611
Aporte de:
Repositorio Institucional Universidad Nacional del Sur (UNS) de Universidad Nacional del Sur
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description Los clásicos modelos financieros suponen normalidad en la distribución de probabilidad empleada para la valuación de activos. La afirmación precedente implica asumir un comportamiento homocedástico y leptocúrtico para las serie de rendimientos de un activo. En la práctica, las series de retornos presentan particularidades o características tales como i) volatilidad agrupada, ii) muy poca o ausencia de autocorrelación en los retornos iii) dependencia entre los cuadrados de los retornos, iv) distribuciones de retornos con colas pesadas, entre otras. Estas características se presentan, por ejemplo, cuando el proceso generador de datos tiene distribuciones condicionales que cambian en el tiempo, en particular en la volatilidad. Al considerar la volatilidad como un proceso estocástico se busca ajustar un modelo que permita describir y analizar su comportamiento presente y a partir de éste su comportamiento futuro. Dentro de estas alternativas para recoger estas características de las series temporales se han planteado en la literatura los modelos no lineales de la familia ARCH, modelos que permiten especificar el comportamiento de la varianza. En este contexto el objetivo general de las tesis consiste en estudiar y modelar el comportamiento de la serie de rendimientos de activos en países emergentes con el objeto de estimar la volatilidad para mercados emergentes. La importancia de esta medida reside en el hecho de que posteriormente podrá ser empleada, entre otras cosas, para encontrar aquellas instituciones que generan mayores spillover effects para el sistema financiero cuando se considera un ambiente financiero adverso, buscando limitar los riesgos sistémicos y los costos de las crisis financieras, así como también fortalecer al sistema financiero contra shocks externos.
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