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Provedor de dados: | 32
País: | Mexico
Título: | Estimación del Indice de Volatilidad México (VIMEX@) usando modelos GARCH.
Autores: | Ruiz González, Alberto.
Data: | 2012-02-17
Ano: | 2011
Palavras-chave: | GARCH; Indices de volatilidad; MexDer; VIMEX; Volatilidad; Volatility rate; Volatility; Estadística; Maestría.
Resumo: | Debido a la importancia que tiene el concepto de volatilidad en los mercados financieros, este concepto ha sido tomado como un indicador de riesgo y se han generado indicadores y productos derivados referenciados a la volatilidad en los principales mercados del mundo. La principal utilidad de este índice es dar información sobre los niveles de volatilidad del mercado. El Mercado Mexicano de Derivados (MexDer) no se ha quedado rezagado en este sentido, por lo que se publica el Indice de Volatilidad México (VIMEX@). En este trabajo de tesis, se ajusta un modelo GARCH(1,1) a los rendimientos semanales del VIMEX@ para modelar la varianza y para modelar la media se incluye un proceso AR(2), el cual resulta ser cero en el modelo final. El modelo ajustado produce evidencias favorables en la descripci on del indicador; sin embargo, los resultados se podrían mejorar utilizando un modelo asimétrico o una distribución de colas más pesadas. _______________ ESTIMATING THE MEXICO VOLATILITY RATE (VIMEX@) USING GARCH MODELS. ABSTRACT: Due to the importance the volatility concept has in  nancial markets, at present day it has been taken as a unique risk indicator providing indicators and derived products in reference to it in the main world markets. The main utility of this index is to provide information about the volatility levels in the market. The Mexican Derivates Exchange (MexDer) has taken actions in this matter and publishes the Mexico volatility rate (VIMEX@). In this thesis, a GARCH(1,1) model is fitted to weekly gains of VIMEX@ to model the variance; to model the average value, it is included an AR(2) process, which results to be zero in the final output. The fitted model provides favorable evidence for the indicator description, however, the results could be improved by using an asymmetric model or a heavier tailed distribution.
Idioma: | Espanhol
Identificador: | http://hdl.handle.net/10521/650