{"id":87504,"date":"2018-03-10T00:12:17","date_gmt":"2018-03-10T00:12:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/estimacion-e-identificacion-de-modelos-de-volatilidad-estocastica-con-memoria-larga\/"},"modified":"2018-03-10T00:12:17","modified_gmt":"2018-03-10T00:12:17","slug":"estimacion-e-identificacion-de-modelos-de-volatilidad-estocastica-con-memoria-larga","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/ciencias-economicas\/estimacion-e-identificacion-de-modelos-de-volatilidad-estocastica-con-memoria-larga\/","title":{"rendered":"Estimacion e identificacion de modelos de volatilidad estoc\u00e1stica con memoria larga"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Ana Perez Espartero <\/strong><\/h2>\n<p>El objetivo de esta tesis es analizar dos problemas relacionados con la estimaci\u00f3n e identificaci\u00f3n de modelos de volatilidad estoc\u00e1stica, sv, y en particular, con los modelos de volatilidad estoc\u00e1stica con memoria larga, lmsv.  en relaci\u00f3n con la identificaci\u00f3n, en primer lugar, se derivan las propiedades asint\u00f3tias y en muestras finitas de las correlaciones muestrales de series generadas por modelos sv y se demuestra que su distribuci\u00f3n asint\u00f3tica no es la habitual. En consecuencia, se proponen correciones por volatilidad y se comprueba que los contrastes de incorrelaci\u00f3n que utilizan dichas correciones proporcionan resultados adecuados en muestras finitas. En segundo lugar, se derivan las propiedades de las correlaciones muestrales de diversas transformaciones de dichas series, en concreto de las series de los cuadrados y del logaritmo de los cuadrados. En los modelos lmsv se comprueba que dichas correlaciones presentan un sesgo importante que cuestiona su validez como herramienta de identificaci\u00f3n y validaci\u00f3n de estos modelos.  el segundo problema analizado es la estimaci\u00f3n de los modelos lmsv y se aportan resultados originales sobre las propiedades en muestras finitas de algunos estimadores de los parametros de dichos modelos. Por ejemplo, se comprueba que el estimador pseudo-m\u00e1ximo veros\u00edmil de whittle en el dominio de las frecuencias no tienen buenas propiedades cuando los par\u00e1metros toman valores pr\u00f3ximos a las fronteras de la no estacionariedad y\/o de la homocedasticidad. Se comprueba tambien que en el modelo sv autorregresivo y con memoria larga(arlmsv) con \u00abcasi\u00bb una ra\u00edz unitaria en la volatilidad, este estimador no es capaz de distinguir la causa de la no estacionariedad y puede estimar un modelo erroneo. Adem\u00e1s, se implementa un m\u00e9todo que permite obtener la estimaci\u00f3n suavizada de la volatilidad en modelos lmsv, incluso con tama\u00f1os de muestras grandes.  finalmente, todos los resultados obtenidos se<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Estimacion e identificacion de modelos de volatilidad estoc\u00e1stica con memoria larga<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Estimacion e identificacion de modelos de volatilidad estoc\u00e1stica con memoria larga <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Ana Perez Espartero <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Valladolid<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 24\/11\/2000<\/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: nuno Crato <\/li>\n<li>Marta Regulez castillo (vocal)<\/li>\n<li>Francisco Marmol prieto (vocal)<\/li>\n<li>Rafael Santamaria aquilue (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Ana Perez Espartero El objetivo de esta tesis es analizar dos problemas relacionados con la estimaci\u00f3n e [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center 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