AN APPLICATION TO FORECAST VOLATILITY IN THE LIMA STOCK MARKET

Descripción del Articulo

A method is proposed to analyze data generated by a family of stochastic processes called autoregressive conditional heteroscedastic processes (ARCH), which are widely used to predict volatility of financial time series. An ARCE model is used to predict the volatility of the Atacocha mining company...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Elescano Rojas, Adolfo, Agüero Palacios, Ysela Dominga
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2004
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:ojs.csi.unmsm:article/9318
Enlace del recurso:https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/9318
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Modelos ARCH
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spelling AN APPLICATION TO FORECAST VOLATILITY IN THE LIMA STOCK MARKETMODELOS ARCH: UNA APLICACIÓN EN EL PRONÓSTICO DE LA VOLATILIDAD DE ACCIONES COTIZADAS EN LA BOLSA DE VALORES DE LIMAElescano Rojas, AdolfoAgüero Palacios, Ysela DomingaModelos ARCHseries financierasvolatilidadheterocedasticidad condicionalretornos financierosriesgo.ARCH modelsfinancial time seriesvolatilityconditional heteroscedasticityfinancial returnsriskA method is proposed to analyze data generated by a family of stochastic processes called autoregressive conditional heteroscedastic processes (ARCH), which are widely used to predict volatility of financial time series. An ARCE model is used to predict the volatility of the Atacocha mining company stock price based on the data from 1992 to 2003.Se propone un esquema para realizar el análisis de datos generados por una familia de procesos estocásticos denominados Procesos con Heterocedasticidad Condicional Autoregresiva-ARCH, los cuales son ampliamente utilizados para la predicción de la volatilidad de series financieras. Se ajusta un modelo ARCH para pronosticar la volatilidad de las cotizaciones de las acciones de la empresa minera Atacocha, utilizando la serie de datos observados desde 1992 a 2003.Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas2004-07-15info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/931810.15381/pes.v7i1.9318Pesquimat; Vol. 7 No. 1 (2004)Pesquimat; Vol. 7 Núm. 1 (2004)1609-84391560-912X10.15381/pes.v7i1reponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspahttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/9318/8137Derechos de autor 2004 Adolfo Elescano Rojas, Ysela Dominga Agüero Palacioshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.csi.unmsm:article/93182020-03-08T14:23:41Z
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