Volatilidad sectorial en la Bolsa de Valores de Lima: Estructura Garch, 2015 - 2020

Descripción del Articulo

La tesis “Volatilidad sectorial en la Bolsa de Valores de Lima: Estructura GARCH, 2015-2020” tiene como objetivo determinar la evolución de la volatilidad diaria de cada sector económico que cotiza en la Bolsa de Valores de Lima, en el período 2015-2020. Partiendo de los índices de cotización diaria...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Chavez Medrano, Alejandro Alfredo
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional de San Agustín
Repositorio:UNSA-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/13206
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12773/13206
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:GARCH
Volatilidad Condicional
Bolsa de Valores de Lima
Econometría Financiera
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.02
Descripción
Sumario:La tesis “Volatilidad sectorial en la Bolsa de Valores de Lima: Estructura GARCH, 2015-2020” tiene como objetivo determinar la evolución de la volatilidad diaria de cada sector económico que cotiza en la Bolsa de Valores de Lima, en el período 2015-2020. Partiendo de los índices de cotización diaria de los cinco sectores económicos que cotizan en la Bolsa de Valores de Lima: Sector Consumo, Sector Financiero, Sector Industrial, Sector Minero y Sector de Servicios Públicos, se logra efectuar la transformación de cada una de las series de tiempo financieras, hasta expresarlas en términos de rendimiento continuo diario. Se utiliza el modelo de mercado de Sharpe para la determinación de las betas sectoriales, como ecuación en media. Los residuos de la estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios constituyen el insumo para efectuar el análisis de presencia de efectos ARCH, así como del comportamiento temporal propio de las series de tiempo financieras. Se introduce la ecuación de varianza condicional, la cual acompaña a la ecuación en media desde una perspectiva de la estructura de modelos Autorregresivos con Heteroscedasticidad Condicional Generalizados GARCH, usando estimaciones por Máxima verosimilitud. Se verifican las estructuras GARCH de cada sector: GARCH (1,1) en el sector consumo, GARCH(2,1) en el sector financiero, GARCH(1,1) en el sector industrial, GARCH(2,1) en el sector minero y GARCH(1,1) en el sector de servicios públicos.
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