Combinaciones de Pronósticos para Rupturas Estructurales en la Volatilidad: Evidencia de los Países BRICS
Autores: De Gaetano, Davide
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2018
Acceso abierto
Artículo científico
2018
Combinaciones de Pronósticos para Rupturas Estructurales en la Volatilidad: Evidencia de los Países BRICS
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de recursos
Palabras clave
Investigar
Volatilidad
Rupturas estructurales
Pronóstico
Países BRICS
Conjunto de datos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
El objetivo de este documento es investigar la relevancia de los quiebres estructurales para pronosticar la volatilidad de los rendimientos diarios en los países BRICS (Brasil, Rusia, India, China y Sudáfrica). El conjunto de datos utilizado en el análisis son los rendimientos diarios de Morgan Stanley Capital International (MSCI) y abarca el período del 19 de julio de 1999 al 16 de julio de 2015. Para identificar quiebres estructurales en la varianza incondicional, se ha implementado un algoritmo de segmentación binaria con una prueba que considera tanto el momento de cuarto orden del proceso como la persistencia en la varianza. Se han introducido algunas combinaciones de pronósticos que tienen en cuenta los quiebres estructurales identificados y se ha evaluado y comparado su rendimiento utilizando el Conjunto de Confianza del Modelo (MCS). Los resultados proporcionan evidencia significativa de la relevancia de los quiebres estructurales. En particular, en los regímenes identificados por los quiebres estructurales, un cambio sustancial en la varianza incondicional es bastante evidente. Al pronosticar la volatilidad, la combinación que promedia pronósticos obtenidos utilizando diferentes ventanas de estimación móvil supera a todas las demás combinaciones.
Descripción
El objetivo de este documento es investigar la relevancia de los quiebres estructurales para pronosticar la volatilidad de los rendimientos diarios en los países BRICS (Brasil, Rusia, India, China y Sudáfrica). El conjunto de datos utilizado en el análisis son los rendimientos diarios de Morgan Stanley Capital International (MSCI) y abarca el período del 19 de julio de 1999 al 16 de julio de 2015. Para identificar quiebres estructurales en la varianza incondicional, se ha implementado un algoritmo de segmentación binaria con una prueba que considera tanto el momento de cuarto orden del proceso como la persistencia en la varianza. Se han introducido algunas combinaciones de pronósticos que tienen en cuenta los quiebres estructurales identificados y se ha evaluado y comparado su rendimiento utilizando el Conjunto de Confianza del Modelo (MCS). Los resultados proporcionan evidencia significativa de la relevancia de los quiebres estructurales. En particular, en los regímenes identificados por los quiebres estructurales, un cambio sustancial en la varianza incondicional es bastante evidente. Al pronosticar la volatilidad, la combinación que promedia pronósticos obtenidos utilizando diferentes ventanas de estimación móvil supera a todas las demás combinaciones.