MODELOS ARCH: UNA APLICACIÓN EN EL PRONÓSTICO DE LA VOLATILIDAD DE ACCIONES COTIZADAS EN LA BOLSA DE VALORES DE LIMA

• Autores: Elescano Rojas, Adolfo, Agüero Palacios, Ysela Dominga
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2004
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: Revista UNMSM - Pesquimat
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.csi.unmsm:article/9318
• Enlace del recurso: https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/9318
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: ARCH models; financial time series; volatility; conditional heteroscedasticity; financial returns; risk; Modelos ARCH; series financieras; volatilidad; heterocedasticidad condicional; retornos financieros; riesgo.

Se propone un esquema para realizar el análisis de datos generados por una familia de procesos estocásticos denominados Procesos con Heterocedasticidad Condicional Autoregresiva-ARCH, los cuales son ampliamente utilizados para la predicción de la volatilidad de series financieras. Se ajusta un modelo ARCH para pronosticar la volatilidad de las cotizaciones de las acciones de la empresa minera Atacocha, utilizando la serie de datos observados desde 1992 a 2003.
A method is proposed to analyze data generated by a family of stochastic processes called autoregressive conditional heteroscedastic processes (ARCH), which are widely used to predict volatility of financial time series. An ARCE model is used to predict the volatility of the Atacocha mining company stock price based on the data from 1992 to 2003.