Volatility modeling in the Peruvian stock market

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This article begins with an introduction to the literature on time-varying volatility models and briefly addresses the Bayesian implementation of the ARCH/GARCH/EGARCH class of models. Likewise, an application using the return series of the Return Index of the Lima Stock Exchange (IBVL) is presented...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Abanto Valle, Carlos
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2007
Institución:Universidad Nacional de Ingeniería
Repositorio:Revistas - Universidad Nacional de Ingeniería
Lenguaje:español
inglés
OAI Identifier:oai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/1150
Enlace del recurso:https://revistas.uni.edu.pe/index.php/iecos/article/view/1150
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Heterocedasticidad
GARCH
EGARCH
Algoritmo de Gibbs
Algoritmo de Metropolis-Hastings
Criterio DIC
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Metropolis-Hastings algorithm
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spelling Volatility modeling in the Peruvian stock marketModelaje de la Volatilidad en el mercado peruano de accionesAbanto Valle, CarlosHeterocedasticidadGARCHEGARCHAlgoritmo de GibbsAlgoritmo de Metropolis-HastingsCriterio DICHeteroscedasticityGARCHEGARCHGibbs algorithmMetropolis-Hastings algorithmDIC criterionThis article begins with an introduction to the literature on time-varying volatility models and briefly addresses the Bayesian implementation of the ARCH/GARCH/EGARCH class of models. Likewise, an application using the return series of the Return Index of the Lima Stock Exchange (IBVL) is presented and, finally, different specifications of the GARCH/EGARCH class of models are compared using the DIC criterion.Este artículo comienza con una introducción a la literatura de los modelos de volatilidad que varían en el tiempo y aborda, de manera sucinta, la implementación Bayesiana de la clase de modelos ARCH/GARCH/EGARCH. Asimismo, se presenta una aplicación usando la serie de retornos del Índice de Retornos de la Bolsa de Valores de Lima (IBVL) y, finalmente, se comparan diferentes especificaciones de la clase de modelos GARCH/EGARCH usando el criterio DIC.Universidad Nacional de Ingeniería2007-09-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPeer ReviewedEvaluado por paresapplication/pdfaudio/mpegaudio/mpeghttps://revistas.uni.edu.pe/index.php/iecos/article/view/115010.21754/iecos.v4i0.1150revista IECOS; Vol. 4 (2007); 71-83Revista IECOS; Vol. 4 (2007); 71-832788-74802961-284510.21754/iecos.v4i0reponame:Revistas - Universidad Nacional de Ingenieríainstname:Universidad Nacional de Ingenieríainstacron:UNIspaenghttps://revistas.uni.edu.pe/index.php/iecos/article/view/1150/2679https://revistas.uni.edu.pe/index.php/iecos/article/view/1150/2680https://revistas.uni.edu.pe/index.php/iecos/article/view/1150/2681Derechos de autor 2007 Carlos Abanto Vallehttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/11502024-07-28T00:47:00Z
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Modelaje de la Volatilidad en el mercado peruano de acciones
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Abanto Valle, Carlos
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description This article begins with an introduction to the literature on time-varying volatility models and briefly addresses the Bayesian implementation of the ARCH/GARCH/EGARCH class of models. Likewise, an application using the return series of the Return Index of the Lima Stock Exchange (IBVL) is presented and, finally, different specifications of the GARCH/EGARCH class of models are compared using the DIC criterion.
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