评估具有长记忆的波动模型

José Luis Briones Zúñiga
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摘要

本研究的目的是比较长记忆模型来模拟汇率波动。为了实现这一目标,我们使用了1999年7月19日至2013年11月19日期间的名义太阳/美元汇率。从本质上说,我们试图检验FIGARCH, HYGARCH和IGARCH给出的自相关的长记忆和双曲行为模型之间的预测能力,并得出使用t-Student分布的FIGARCH模型(1,0.637.1)具有更好的预测能力。在秘鲁的情况下,汇率波动的预测在计算风险价值(VaR)和风险管理中具有重要的结构意义。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Evaluación de modelos de volatilidad con memoria larga
El objetivo del estudio es comparar los modelos de memoria larga para modelar la volatilidad del tipo de cambio. Para dicho objetivo se utiliza el tipo de cambio nominal sol/dolar cubriendo los periodos desde el 19 de julio de 1999 hasta el 19 de noviembre del 2013. Escencialmente se busca examinar la capacidad de predicción entre los modelos de memoria larga y comportamiento hiperbólico de las autocorrelaciones dadas por FIGARCH, HYGARCH e IGARCH y concluyendo que el modelo FIGARCH(1,0.637,1) utilizando una distribución t-Student posee una mejor capacidad de predicción. La predicción de la volatilidad del tipo de cambio en el caso de Perú, es estructuralmente importante en el cálculo del Valor en riesgo (VaR) y en la administración de riesgos.
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