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dc.contributor.author
Abril, María de Las Mercedes  
dc.date.available
2020-06-25T14:14:25Z  
dc.date.issued
2019-09  
dc.identifier.citation
Abril, María de Las Mercedes; Comparaciones entre los modelos clásicos y estocásticos para estimar volatilidad; Universidad Nacional de la Matanza; Revista Rince; 10; 19; 9-2019; 1-16  
dc.identifier.issn
1851-3239  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/108189  
dc.description.abstract
Una característica importante de muchas series de tiempo económicas es que ellas no son en general serialmente correlacionadas, pero sí dependientes. De este modo modelos lineales como aquellos pertenecientes a la familia de los modelos ARMA pueden no ser apropiados para describirlas. Existe una variedad muy grande de modelos no lineales en la literatura, útiles para el análisis de series de tiempo económicas, pero nos concentraremos en los conocidos como modelos de tipo ARCH o GARCH.Una manera más moderna para tratar este tipo de series, y otras con similares características, es por medio del enfoque de espacio de estado. La facilidad de interpretación de estos modelos hacen de ellos el vehículo natural para el tratamiento de los datos derivados de la actividad económica. Enfocaremos nuestro estudio en comparar y destacar las similitudes y diferencias de estos enfoques. Presentaremos también ejemplos prácticos acerca de las propuestas expuestas y estableceremos puntos de partida para futuros trabajos.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
spa  
dc.publisher
Universidad Nacional de la Matanza  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
Heterocedasticidad  
dc.subject
Volatilidad  
dc.subject
Series de tiempo  
dc.subject
Espacio de estado  
dc.subject
Modelos GARCH  
dc.subject
Volatilidad estocástica  
dc.subject.classification
Economía, Econometría  
dc.subject.classification
Economía y Negocios  
dc.subject.classification
CIENCIAS SOCIALES  
dc.title
Comparaciones entre los modelos clásicos y estocásticos para estimar volatilidad  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2020-06-23T13:13:26Z  
dc.journal.volume
10  
dc.journal.number
19  
dc.journal.pagination
1-16  
dc.journal.pais
Argentina  
dc.journal.ciudad
La Matanza  
dc.description.fil
Fil: Abril, María de Las Mercedes. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina  
dc.journal.title
Revista Rince  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://rince.unlam.edu.ar/upload/adjuntos/articulo/5_ComunicacinCientificaMMAbrilRinceNro19Vol10Septiembre2019.pdf