Modelizando heterocedasticidad en mercados de capitales emergentes : el caso argentino

Abstract

El propósito de este trabajo es modelizar el patron de volatilidad presente en la serie histórica de retornos del principal índice del Mercado de Valores de Buenos Aires (MERVAL) entre el primero de enero del 2013 y el sexto de junio de 2016, empleando la familia de modelos híbridos ARIMA - GARCH. Se realiza un estudio de literatura econométrica enfocada a la modelización de índices bursátiles para otras economías emergentes. Se verifican las condiciones para el empleo de esta familia de modelos. El análisis confirma la presencia de asimetría y efecto apalancamiento por los que se utilizan modelos asimétricos E – GARCH y GJR – GARCH, tanto con distribución Normal como con distribución t –Student. Se estiman de forma iterativa modelos para distintos órdenes de las especificaciones mencionadas. Para la selección de modelos dentro de la muestra se recurre al Criterio de Información de Schwarz. Se somete los modelos estimados a una secuencia de pruebas de hipótesis a fin de garantizar el cumplimiento de las siguientes propiedades: la captura de todo componente sistemático del proceso, inexistencia de sesgo de signos y magnitud, y estabilidad de los parámetros. Posteriormente se emplean observaciones fuera de la muestra con el fin de evaluar su poder de pronóstico. Finalmente se constata que el E – GARCH ~ t (1, 1), con modelos de media ARMA (2,0) y ARMA (2,1), resulta superior dentro de la muestra y su capacidad predictiva no resulta significativamente inferior a la de otros modelos estimados. Estos resultados son consistentes con la literatura econométrica y financiera consultada.