Discusión sobre el artículo "Herramientas econométricas para la previsión de la volatilidad: el modelo GARCH"
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Artículo publicado Herramientas econométricas para la previsión de la volatilidad: el modelo GARCH:
El presente artículo describe las propiedades de un modelo de heteroscedasticidad condicional no lineal (GARCH). Sobre esta base se construye el indicador iGARCH para predecir la volatilidad un paso por delante. Para estimar los parámetros del modelo se usará la biblioteca de análisis numérico ALGLIB.
La volatilidad supone una medida importante a la hora de evaluar la volatilidad de los precios de los activos financieros. Al analizar las cotizaciones, se ha observado desde hace tiempo que las grandes variaciones de precios suelen conllevar cambios aún mayores, sobre todo en tiempos de crisis financiera. A su vez, los pequeños cambios suelen ir seguidos de pequeñas variaciones de precio. Así, a periodos tranquilos de volatilidad siguen otros de relativa inestabilidad.
El primer modelo que intentó explicar este fenómeno fue el modelo ARCH, desarrollado por Engle, la Heteroscedasticidad condicional autorregresiva (heterogeneidad). Además del efecto de agrupamiento (agrupación de los rendimientos en conjuntos de valores grandes y pequeños), este modelo también explicaba la aparición de colas pesadas y curtosis positiva, característica de todas las distribuciones de incrementos de precio. El éxito del modelo gaussiano condicional ARCH ha dado lugar a la aparición de una serie de generalizaciones del modelo ARCH para explicar otros fenómenos observados en el análisis de series temporales financieras. Históricamente, una de las primeras generalizaciones del modelo ARCH es el modelo GARCH, (Generalized ARCH).
La principal ventaja de GARCH en comparación con ARCH es que es más parsimonioso y no requiere una estructura long-lag al ajustar los datos de muestra. En este artículo, queremos ofrecer una descripción de lo que es un GARCH y, lo que es más importante, ofrecer una herramienta de previsión de la volatilidad basada en él, ya que la previsión es uno de los principales objetivos del análisis de datos financieros.
Autor: Evgeniy Chernish