Propuesta de un modelo de volatilidad a los precios de cierre en las acciones CÉMEX LATAM HOLDINGS durante el periodo 15/noviembre/2012 al 27/octubre/2017

Proposal of a volatility model to the closing prices in the CÉMEX LATAM HOLDINGS actions during the period 15/noviembre/2012 to 27/october/2017

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Christian Camilo Cortes Garcia
Alvaro Javier Cangrejo Esquivel
Resumen

En este trabajo se presenta un modelo de volatilidad que explique los retornos de precios de cierre diarios de las acciones CLH de la compañía multinacional para la industria de la construcción CEMEX, tomando como referencia la volatilidad con ventana móvil 20 datos y modelos de volatilidad condicional tales como los GARCH, TGARCH, IGARCH, EGARCH y APARCH. El modelo que mejor explica la volatilidad condicional de los retornos es el IGARCH(1,1).

Palabras clave

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Biografía del autor/a / Ver

Christian Camilo Cortes Garcia, Universidad Surcolombiana

Docente, Departamento de matematica y estadistica. MSc en Matemática, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte – Brasil.

Alvaro Javier Cangrejo Esquivel, Universidad Surcolombiana

Docente, Departamento de matematica y estadistica. MSc (c) en Estadística, Universidad del Valle, Cali – Colombia.
Referencias

Álvarez Franco P., Restrepo D., Ocaris Pérez F. (2007). Estudio de efectos asimétricos y día de la semana en el índice de volatilidad VIX. Revista Ingenierías Universidad de Medellín, vol. 6, núm. 11, pp. 125-147, Universidad de Medellín Medellín, Colombia, 2007.

Aragonés J.R., Viñas, C. (1996). Estimación de la volatilidad condicional en el Mercado de divisas con modelos de la familia GARCH. Investigaciones Europeas de Dirección y Economía de la Empresa Vol. 2, N°3, pp. 43-59.

Awartani, B.M.A. and Corradi, V. (2005). Predicting the volatility of the S&P-500 stock index via GARCH models: the role of asymmetries. International Journal of Forecasting, 21, 167- 183.

Bolsa de Valores de Colombia, http://www.bvc.com.co

Cementera CEMEX – Colombia, http://www.cemexcolombia.co/Index.aspx

Franco, P. B. A., Restrepo, D. A., and Perez, F. O. (2007). Estudio de efectos asimetricos y dia de la semana en el indice de volatilidad “vix”. Revista Ingenierias Universidad de Medellin, 6(11):125–147.

Ghalanos A, (2013). Introduction to the rugarch package, R package version 1.3-1, August 16.

Gutiérrez R., Carvajal Gutiérrez L. (2013). Modelación y predicción de la volatilidad con innovaciones de colas pesadas distribuidas: evidencia empírica para los petróleos Maya y Mezcla Mexicana de Exportación. Paradigma económico, Núm. 1, pp. 67-105.

Jiménez Moscoso, J. A. (2014). Distribuciones de probabilidad alternativas para la gestión de riesgo en mercados financieros. PhD thesis, Universidad de Valencia.

Tsay, R.S. (2013). An Introduction to analysis of financial data with R. Editorial Wiley, New Jersey.

Sistema OJS - Metabiblioteca |