Modelación de la volatilidad condicional heteroscedastica de series de tiempo

  • Pérez Ramírez, Fredy Ocaris (Investigador principal)
  • ARENAS AGUILAR, LUZ ADRIANA (Coinvestigador)
  • CARDONA HERNANDEZ, VIVIANA (Coinvestigador)
  • CARTAGENA SALAZAR, ANA MARÍA (Coinvestigador)
  • CONGOTE ROLDÁN, JUAN DAVID (Coinvestigador)
  • Castaño, Horacio Fernández (Coinvestigador)
  • JIMENEZ LÓPEZ, DAVID ALEJANDRO (Coinvestigador)
  • LOPERA ALVAREZ, ISABEL CRISTINA (Coinvestigador)
  • MENDOZA FRANCO, LUIS FELIPE (Coinvestigador)
  • POSADA GUTIÉRREZ, MARIO LEON (Coinvestigador)
  • VALLEJO MORANTE, ANDRES FELIPE (Coinvestigador)
  • VASQUEZ SOLÓRZANO, CARLOS ALBERTO (Coinvestigador)
  • ZAPATA CUARTAS, CLARA LUCIA (Coinvestigador)
  • ZAPATA GONZÁLEZ, ANDREA CAROLINA (Coinvestigador)
  • ZULUAGA DIAZ, FRANCISCO IVAN (Coinvestigador)

Detalles del proyecto

Descripción

En los últimos años se han venido realizando múltiples trabajos sobre la volatilidad imperante en los mercados y sus efectos sobre el comportamiento de los agentes y los rendimientos obtenidos en los mismos.

Objetivo

Identificar un modelo heteroscedástico autorregresivo que realice la predicción mas acertada de la volatilidad en las series de tiempo financieras más relevantes del mercado colombiano.

Resultados esperados

Documento que contiene el marco teórico en el cual se detalla la metodología de procesos arch en la solución de problemas y la estimación de máxima verosimilitud.
EstadoFinalizado
Fecha de inicio / finalización efectiva23/01/0631/05/07

Huella digital

Explore los temas de investigación que se abordan en este proyecto. Estas etiquetas se generan con base en las adjudicaciones/concesiones subyacentes. Juntos, forma una huella digital única.