Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/56027
Campo DC Valoridioma
dc.contributor.authorAcosta González, Eduardoen_US
dc.contributor.authorPérez-Rodríguez, Jorge V.en_US
dc.date.accessioned2019-07-11T09:41:27Z-
dc.date.available2019-07-11T09:41:27Z-
dc.date.issued2004en_US
dc.identifier.issn0014-1151en_US
dc.identifier.otherDialnet
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/56027-
dc.description.abstractEste trabajo ha sido financiado por el Proyecto BEC2001-3777 del Ministerio de Ciencia y Tecnología. Los autores desean agradecer los comentarios realizados por T. Bollerslev y F. Fernández-Rodriguez cuyas sugerencias han contribuido a mejorar este trabajo. Todos los errores y omisiones son de la entera responsabilidad de los autores. Es habitual contrastar la capacidad de predicción de la volatilidad temporal de un modelo a través del "contraste del sesgo" (el cual utiliza una regresión auxiliar simple donde el cuadrado de los residuos del proceso se relaciona con la volatilidad estimada). La utilización de este contraste en los modelos GARCH produce dos problemas en la estimación de esta recta auxiliar: la sesgadez y la lenta convergencia. Este último implica que aún cuando se trabaje con tamaños muestrales considerados grandes, en los trabajos empíricos en donde se utilizan estos modelos, las estimaciones siguen siendo sesgadas. En este trabajo proponemos cómo obtener los valores críticos del contraste del sesgo para el caso del modelo GARCH(1,1) mediante procesos de simulación.en_US
dc.languagespaen_US
dc.relation.ispartofEstadística españolaen_US
dc.sourceEstadística española [ISSN 0014-1151], v. 46 (157), p. 431-460en_US
dc.subject530204 Estadística económicaen_US
dc.subject.otherModelo GARCHen_US
dc.subject.otherContraste predicción volatilidaden_US
dc.subject.otherValores críticosen_US
dc.subject.otherSimulaciónen_US
dc.titleValores críticos para contrastar la capacidad del Modelo GARCH (1,1) en la predicción de la volatilidaden_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleen_US
dc.typeArticleen_US
dc.identifier.urlhttp://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=1050535-
dc.description.lastpage460-
dc.identifier.issue157-
dc.description.firstpage431-
dc.relation.volume46-
dc.investigacionCiencias Sociales y Jurídicasen_US
dc.type2Artículoen_US
dc.description.notasClasificación AMS: 65C05, 60G12, 62M20en_US
dc.contributor.authordialnetid171030-
dc.contributor.authordialnetid1182617-
dc.identifier.dialnet1050535ARTREV-
dc.identifier.ulpgces
item.grantfulltextopen-
item.fulltextCon texto completo-
crisitem.author.deptGIR Finanzas Cuantitativas y Computacionales-
crisitem.author.deptDepartamento de Métodos Cuantitativos en Economía y Gestión-
crisitem.author.deptGIR Finanzas Cuantitativas y Computacionales-
crisitem.author.deptDepartamento de Métodos Cuantitativos en Economía y Gestión-
crisitem.author.orcid0000-0002-9547-8546-
crisitem.author.orcid0000-0002-6738-9191-
crisitem.author.parentorgDepartamento de Métodos Cuantitativos en Economía y Gestión-
crisitem.author.parentorgDepartamento de Métodos Cuantitativos en Economía y Gestión-
crisitem.author.fullNameAcosta González, Eduardo-
crisitem.author.fullNamePérez Rodríguez, Jorge Vicente-
Colección:Artículos
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