An Application of a Short Memory Model With Random Level Shifts to the Volatility of Latin American Stock Market Returns

• Autores: Rodríguez, Gabriel, Tramontana, Roxana
• Formato: documento de trabajo
• Fecha de Publicación: 2014
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/47026
• Enlace del recurso: http://repositorio.pucp.edu.pe/index/handle/123456789/47026
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Retornos; Volatilidad; Larga memoria; Cambios de nivel aleatorios; Filtro de Kalman; Predicción; América Latina; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.00

La evidencia empírica indica que la volatilidad de las series de retornos bursátiles (o .financieras en general) poseen la característica de larga memoria. Sin embargo, de otro lado, existe evidencia que ha mostrado que los procesos de memoria corta contaminados con cambios de nivel aleatorios o esporádicos a menudo pueden ser confundidos con procesos de larga memoria en cuyo caso se dice que esta larga memoria es espuria. En este caso se tiene procesos con memoria larga espúria. Este trabajo representa un estudio empírico del modelo de cambio de nivel aleatorio (RLS), utilizando el enfoque de Lu y Perron (2010) y Li y Perron (2013) para la volatilidad de los retornos bursátiles diarios de cinco países de América Latina. El modelo RLS consiste en la suma de un componente de memoria corta y un componente de cambio de nivel aleatorios, el cual se rige por un proceso de Bernoulli con una probabilidad α. Los resultados de las estimaciones sugieren que los cambios de nivel son poco frecuentes, pero una vez que se tienen en cuenta, la característica de larga memoria y los efectos GARCH desaparecen. También se proporciona un ejercicio de pronóstico fuera de muestra.