Partición de la volatilidad para series de precios bursátiles: una nueva aproximación (2016)
En este trabajo de tesis se comparan cuatro modelos autorregresivos condicionales heterocedasticos (ARCH), los cuales han sido comúnmente usados en la selección de portafolios y gestión de activos, así como en la valoración de activos primarios y secundarios. Estos modelos se ajustarán a series de precios bursátiles intradiarios y se compararan a través de sus curvas de impacto, su habilidad para predecir la volatilidad en mercados financieros y los efectos de cada uno de estos modelos en el marco de la valoración de opciones. Adicionalmente, se presenta un modelo de difusión, el cual permite particionar la volatilidad en sus componentes cíclicos y provee una mejor descripción de la varianza condicional y su predicción.