Stochastic Volatility in Peruvian Stock Market and Exchange Rate Returns: a Bayesian Approximation

• Autores: Alanya, Willy, Rodríguez, Gabriel
• 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:20.500.14657/47032
• Enlace del recurso: http://repositorio.pucp.edu.pe/index/handle/123456789/47032
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Modelo de volatilidad estocástica; Estimación bayesiana; Gibbs Sampler; Mixture sampler; Integration sampler; Mercado bursátil; Mercado cambiario; Modelos GARCH; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.00

Este estudio es uno de los primeros en utilizar el modelo SV para modelar series financieras peruanas, así como estimar y comparar con los modelos GARCH con errores normales y t-student. El análisis en este estudio corresponde a los mercados bursátiles y cambiarias de Perú. La importancia de esta metodología es que el ajuste de los datos es mejor que los modelos GARCH utilizando los supuestos de normalidad en ambos modelos. En el caso del modelo SV, se han empleado tres algoritmos Bayesianos donde evaluamos sus respectivas ineficiencias en la estimación de los parámetros del modelo siendo el algoritmo más eficiente y utilizado el Integration Sampler. Los parámetros estimados en el modelo SV muestran que los diversos algoritmos son consistentes, ya que muestran poco ineficiencia. Las cifras de las correlaciones de las iteraciones sugieren que no hay problemas en el momento del encadenamiento de las Cadenas de Markov en todas las estimaciones. Encontramos que las volatilidades en el mercado cambiario y la volatilidad del mercado bursátil siguen patrones similares en el tiempo. Es decir, cuando una turbulencia económica causada por las circunstancias económicas se produce, por ejemplo, la crisis asiática y la reciente crisis en los Estados Unidos, entonces la volatilidad se percibe en ambos mercados.