Modelos ARCH: Una aplicación en el pronóstico de la volatilidad de acciones cotizadas en la bolsa de valores de Lima

Elescano Rojas, Adolfo ^[1] ; Agüero Palacios, Ysela Dominga ^[1]
1. [1] Universidad Nacional Mayor de San Marcos
  
  Universidad Nacional Mayor de San Marcos
  
  Perú
Localización: Pesquimat, ISSN-e 1609-8439, ISSN 1560-912X, Vol. 7, Nº. 1, 2004
Idioma: español
DOI: 10.15381/pes.v7i1.9318
Títulos paralelos:
- An application to forecast volatility in the Lima stock market
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Resumen
- español
  Se propone un esquema para realizar el análisis de datos generados por una familia de procesos estocásticos denominados Procesos con Heterocedasticidad Condicional Autoregresiva-ARCH, los cuales son ampliamente utilizados para la predicción de la volatilidad de series financieras. Se ajusta un modelo ARCH para pronosticar la volatilidad de las cotizaciones de las acciones de la empresa minera Atacocha, utilizando la serie de datos observados desde 1992 a 2003.
- English
  A method is proposed to analyze data generated by a family of stochastic processes called autoregressive conditional heteroscedastic processes (ARCH), which are widely used to predict volatility of financial time series. An ARCE model is used to predict the volatility of the Atacocha mining company stock price based on the data from 1992 to 2003.