Volatilidad estocástica. Aplicación a series financieras

Abstract

Las series de rendimientos de financieros de alta frecuencias se caracterizan por presentar unos determinados hechos estilizados. Así, para explicar las características de este tipo de series, en la literatura econométrica, se han propuesto dos tipos de modelos: los modelos autorregresivos de heterocedasticidad condicional y los modelos de volatilidad estocástica. En esta tesis se hace una revisión de tanto de los modelos de heterocedasticidad condicional como de los modelos de volatilidad estocástica y se propone un nuevo modelos de volatilidad estocástica: El modelo de volatilidad estocástica asimétrica por umbrales (TARSVA). Para este nuevo modelo se han deducido las principales propiedades estadísticas tanto de la variable como de algunas transformaciones no lineales que aproximan la evolución de la volatilidad. Por otro lado, a través de este nuevo modelo, se pretende recoger el diferente comportamiento de la volatilidad ante rendimientos positivos o negativos. Para conseguirlo, se han utilizado dos regímenes excluyentes entere sí y se ha propuesto un procedimiento de estimación de los parámetros del proceso estocástico expresando el modelo en forma de espacio de los estados. Por último, se han analizado los resultados de la estimación con diferentes modelos de distintos tipos de series, tales como, rendimientos diarios de índices bursátiles, rendimientos de precios medios diarios de metales y de materias primas y series de variación de tipos de interés interbancarios. Los resultados obtenidos en la estimación evidencian que, si existe un comportamiento asimétrico de la volatilidad la mejor forma de detectarlo es a través del nuevo modelo TARSVA.