FIGARCH Processes: Estimation on volatility in exchange rates of Per´u

• Autores: Briones Zúñiga, José Luis, Bravo Quiroz, Antonio
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: Revista UNMSM - Pesquimat
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.csi.unmsm:article/17230
• Enlace del recurso: https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/17230
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: FIGARCH; fractional Brownian Movement; persistence; Movimiento Browniano fraccional; persistencia

This research presents a theoretical review of the structure and applica-tion of long memory nature models that combine characteristics of the fractionally integrated processes with the classic GARCH models, thus obtaining the autoregres-sive models with fractionally integrated conditioned heterocedasticity (FIGARCH) which Through the cumulative response impulse function, I can quantify the degree of persistence of the impact of innovation on the function of conditioned variance, that is, the element of persistence in a chaotic series very sensitive to changes in initial conditions associated with fractional Brownian motion. For this application, the exchange rate variable was used, and by means of long memory time series mo-dels, the persistence of the existing effect on the volatility of said series could be analyzed.
En esta investigación se presenta una revisión teórica de la estructura y aplicación de modelos de naturaleza de memoria larga que combinan características de los procesos fraccionalmente integrados con los clásicos modelos GARCH obteniéndose de esta manera los modelos Autorregresivos con Heterocedasticidad Condicionada Fraccionalmente Integrado (FIGARCH) los cuales a través de la función impulso respuesta acumulativa permitió cuantificar el grado de persistencia del impacto de la innovación sobre la función de la varianza condicionada, es decir el elemento de persistencia en una serie caótica muy sensible a cambios en la condicio-nes iniciales asociadas al movimiento browniano fraccional. Para dicha aplicación se utilizó la variable tipo de cambio y mediante modelos de series de tiempo de memoria larga poder analizar la persistencia del efecto existente en la volatilidad de dicha serie.