Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informática

El presente trabajo tiene como objetivo realizar el modelamiento de series de tiempo que presentan como característica principal una fuerte volatilidad, con periodos de calma o agitación, para este fin se emplean los modelos de varianza condicional ARCH y GARCH. Se presentan los modelos, sus propiedades y pruebas estadísticas necesarias para su aplicación. La serie en estudio fue el valor diario del Índice General de la Bolsa de Valores de Lima (IGBVL), periodo 2009 – 2011.Al analizar los resultados de las estimaciones de los modelos que explicarían la volatilidad diaria de la Rentabilidad del Índice General de la Bolsa de Valores de Lima (RIGBVL), periodo 2009 – 2011, se concluyó que el modelo GARCH (1,1) es el adecuado, debido a que a diferencia de los demás modelos tiene el menor valor tanto en el criterio de información de Akaike (AIC) como en el criterio de informació...