{"id":106927,"date":"2018-03-11T10:31:05","date_gmt":"2018-03-11T10:31:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/volatility-models-with-leverage-effet\/"},"modified":"2018-03-11T10:31:05","modified_gmt":"2018-03-11T10:31:05","slug":"volatility-models-with-leverage-effet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/volatility-models-with-leverage-effet\/","title":{"rendered":"Volatility models with leverage effet"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> M\u00aa Jose Rodriguez  Villar <\/strong><\/h2>\n<p>El objetivo de esta tesis es analizar y comparar la capacidad de algunos de los modelos habituales de series temporales para representar la volatilidad de las series financieras y sus caracter\u00edsticas m\u00e1s importantes. En concreto nos centraremos en los modelos garch de leverage effect m\u00e1s conocidos como son el quadratic garch (qgarch) propuesto de manera independiente por engle y ng (1993) y sentana (1995), el modelo threshold garch (tgarch) de zako\u00ed\u00afan (1994), el modelo gjr de glosten et al. (1993), el modelo garch exponencial (egarch) de nelson (1991) y el modelo asymmetric power garch (aparch) de ding et al. (1993).  en esta tesis, nos centramos en el an\u00e1lisis bajo dos perspectivas diferentes. En primer lugar, desde un punto de vista te\u00f3rico, en el cap\u00edtulo 2 estudiamos y comparamos c\u00f3mo la din\u00e1mica de la volatilidad representada por cada modelo queda restringida al asumir que \u00e9ste verifica las condiciones de positividad para la varianza, la estacionariedad y la existencia de kurtosis finita. \u00e9stas condiciones se definen un\u00edvocamente para cada modelo como consecuencia de la forma funcional que lo define y limitan su espacio param\u00e9trico. Adem\u00e1s, en la secci\u00f3n 2.3 analizamos a trav\u00e9s de la metodolog\u00eda monte carlo c\u00f3mo incluso partiendo de series construidas bajo modelos garch asim\u00e9tricos con momentos finitos, podr\u00eda llegarse a conclusiones diferentes dependiendo del tipo de modelo elegido para ajustar las series. Finalmente, en la secci\u00f3n 2.4 se consideran series financieras reales para ilustrar las capacidades descritas en el cap\u00edtulo 2 para los distintos modelos. Las conclusiones del cap\u00edtulo se recogen en la secci\u00f3n 2.5 e indican que los modelos se agrupan bajo dos patrones diferenciados. En primer plano estar\u00edan los modelos tgarch, egarch y aparch, para lo que las restricciones sobre los par\u00e1metros no condicionan la din\u00e1mica de los modelos cuando se ajustan a series financieras. Por otro lado, la volatilidad condicional estimada por estos tres modelos es muy similar. En otro plano estar\u00edan los modelos qgarch y gjr cuyas restricciones para la existencia de los momentos limitan fuertemente la din\u00e1mica de la volatilidad que pueden representar.   en la pr\u00e1ctica, tras ajustar un modelo garch concreto a una serie temporal de rendimientos, es habitual analizarlo comparando los mometos muestrales de la serie con los plug-in inferidos por el modelo. En el cap\u00edtulo 3 estudiamos si este segundo enfoque de an\u00e1lisis es o no adecuado. Las secciones 3.2 y 3.3 se ocupan del estudio de los modelos mediante metodolog\u00edas monte carlo, mientras en que la secci\u00f3n 3.4 se reserva al an\u00e1lisis bajo casos reales de series financieras. Las conclusiones desarrolladas en la secci\u00f3n 3.5 indican, entre otros aspectos, c\u00f3mo el diferente comportamiento entre los momentos muestrales y plug-in con respecto a los poblaciones, puede conllevar a conclusiones inapropiadas.   como cap\u00edtulo final, en el cap\u00edtulo 4 se resumen las principales conclusiones extra\u00eddas de los cap\u00edtulos anteriores y se puntualizan algunas futuras l\u00edneas de estudio que surgen como consecuencia de lo expuesto en esta tesis. Entre ellas, cabe destacar la importancia de comparar las propiedades aqu\u00ed estudiadas bajo el enfoque de la predicci\u00f3n, analizando el impacto de imponer condiciones de existencia de momentos sobre la capacidad predictiva de los modelos.  por otro lado, tambi\u00e9n ser\u00eda de inter\u00e9s analizar las capacidades de los modelos de volatilidad estoc\u00e1stica bajo los mismos enfoques de estudio que hemos planteado para los modelos garch de leverage effect.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Volatility models with leverage effet<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Volatility models with leverage effet <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 M\u00aa Jose Rodriguez  Villar <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Carlos III de Madrid<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 21\/02\/2011<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Esther Ruiz Ortega<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: antoni Espasa <\/li>\n<li>arielle paule Beyaert stevens (vocal)<\/li>\n<li>joan Del castillo franquet (vocal)<\/li>\n<li>m. angeles Carnero fernandez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de M\u00aa Jose Rodriguez Villar El objetivo de esta tesis es analizar y comparar la capacidad de algunos 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