Desarrollo de un modelo simétrico garch para la estimación y predicción de la volatilidad de los retornos del activo de la Caja MunicipaL de Ahorro y crédito DE Maynas, periodo 1998-2020

• Autores: Alva Da Silva, Fritz Gian Pier, Del Águila Paredes, Tulio Ramiro
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional De La Amazonía Peruana
• Repositorio: UNAPIquitos-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unapiquitos.edu.pe:20.500.12737/7699
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12737/7699
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Activo; Modelos económicos; Predicciones económicas; Cajas de ahorro; Estado de retorno; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.02

En la presente investigación se buscará estudiar el comportamiento del riesgo del activo de la CMAC de Maynas durante los años 1998 a 2020 analizando la volatilidad de los retornos de dicho activo. Para tal fin, en una primera instancia se estableció un marco teórico sólido y que respalda el desarrollo teórico y econométrico de la presente tesis. De acuerdo a la metodología, se utilizó un enfoque de media – varianza para la estimación y predicción de la volatilidad de los retornos de tal activo. Por tal razón se llevó a cabo la metodología Box - Jenkins para el estudio del modelo para la media del cual fue escogido el ARMA (2,2), y se empleó el análisis de criterios de información para la selección del mejor modelo para la varianza el cual fue el GARCH (1,1). Dentro de este análisis se determinó que la implicancia de la varianza condicionada rezagada es mucho mayor que la implicancia de los shocks rezagados elevados al cuadrado, esto se logra validar por las estimaciones respectivas de los coeficientes de cada término. Finalmente, se observó que el comportamiento de la volatilidad estimada de los retornos del activo de la CMAC de Maynas presentó su periodo de niveles más altos durante los años 1999 a 2007, así como también se obtuvo una predicción validada sobre la evolución creciente de dicha volatilidad estimada para los meses de julio a septiembre del año 2020.