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Registro 1 de 2
Autor: Ruiz, Esther - Veiga, Helena
Título: Modelos de volatilidad estocástica: una alternativa atractiva y factible para modelizar la evolución de la volatilidad
Fuente: Anales de Estudios Económicos y Empresariales. v.18. Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
Páginas: pp. 9-68
Año: 2008
Resumen: Los modelos de volatilidad estocástica (SV) tienen propiedades que los convierten en una alternativa atractiva a los populares modelos GARCH para representar la evolución de la volatilidad. En general, son más flexibles para representar las propiedades empíricas características de los rendimientos financieros y, desde el punto de vista teórico, están más cercanos a los modelos utilizados en Finanzas. Sin embargo, su utilización empírica ha sido muy limitada debido fundamentalmente a que la estimación de los parámetros de dichos modelos es más complicada que la de los modelos GARCH. En este artículo se revisan las principales propiedades estadísticas de los modelos SV univariantes así como los últimos desarrollos en cuanto a su estimación. Todos los resultados se ilustran con ejemplos de series reales y simuladas.
Palabras clave: RENDIMIENTO | MODELOS | MODELOS DE VOLATILIDAD ESTOCASTICA | FINANZAS |
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Registro 2 de 2
Autor: Marmol, Francesc - Pérez, Ana - Reboredo, Juan C.
Título: A computationally efficient method for obtaining smoothed volatilities in long-memory stochastic volatility models
Fuente: Anales de Estudios Económicos y Empresariales. v.18. Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
Páginas: pp. 69-89
Año: 2008
Resumen: We provide a computationally eñcient method, based on Harvey (1998) proposal, to estimate the underlying volatility of asset returns using the Long-Memory Stochastic Volatility (LMSV ) model. The performance of our procedure is illustrated with an application to three series of daily exhange rates returns. A comparison of long memory GARCH-type volatilities with our smoothed ones is also presented.
Palabras clave: MODELOS DE VOLATILIDAD ESTOCASTICA | METODOS COMPUTACIONALES |
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