Mapeo de los vínculos entre riesgo y retorno y el derrame de volatilidad en los mercados de valores de BRICS a través de la lente de modelos GARCH lineales y no lineales
Autores: Singh, Raj Kumar; Singh, Yashvardhan; Kumar, Satish; Kumar, Ajay; Alruwaili, Waleed S.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Mapeo de los vínculos entre riesgo y retorno y el derrame de volatilidad en los mercados de valores de BRICS a través de la lente de modelos GARCH lineales y no lineales
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de recursos
Palabras clave
Influencia
Derrame de volatilidad
Economías emergentes
Países BRICS
Rendimientos del mercado de valores
Técnicas econométricas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 39
Citaciones: Sin citaciones
Este documento explora la influencia de la relación riesgo-retorno y el derrame de volatilidad en los rendimientos del mercado de valores de las economías emergentes, con un enfoque particular en los países BRICS. Esta investigación se lleva a cabo en un contexto donde las discusiones sobre la desdolarización y la expansión de la membresía de los BRICS están ganando impulso, lo que lo convierte en un ejercicio novedoso y distinto en comparación con estudios anteriores. Utilizando técnicas econométricas para investigar los rendimientos diarios del mercado desde el 1 de abril de 2008 hasta el 31 de marzo de 2023, un período que presenció eventos importantes como la crisis financiera global, la pandemia de COVID-19 y el conflicto entre Rusia y Ucrania, se emplean modelos lineales y no lineales como ARCH, GARCH, GARCH-M, EGARCH y TGARCH, para evaluar el comportamiento de la volatilidad de los rendimientos de las acciones, asumiendo una distribución gaussiana de los términos de error. La prueba de diagnóstico confirma que la distribución es no normal, estacionaria y heterocedástica. Los hallazgos clave indican una falta de relación riesgo-retorno en todos los mercados de acciones de los BRICS, excepto en Sudáfrica; un efecto más pronunciado de las malas noticias sobre las buenas noticias; un proceso de reversión a la media lento en la volatilidad; el modelo EGARCH es el mejor modelo ajustado, como lo demuestra una mayor verosimilitud logarítmica y parámetros más bajos del criterio de información de Akaike y del criterio de información de Schwarz; y finalmente, la presencia de efectos de derrame bidireccionales y unidireccionales significativos en la mayoría de los casos. Estos hallazgos son valiosos para inversores, reguladores y responsables de políticas en la mejora de los rendimientos y la mitigación del riesgo a través de la diversificación de carteras y la toma de decisiones informadas.
Descripción
Este documento explora la influencia de la relación riesgo-retorno y el derrame de volatilidad en los rendimientos del mercado de valores de las economías emergentes, con un enfoque particular en los países BRICS. Esta investigación se lleva a cabo en un contexto donde las discusiones sobre la desdolarización y la expansión de la membresía de los BRICS están ganando impulso, lo que lo convierte en un ejercicio novedoso y distinto en comparación con estudios anteriores. Utilizando técnicas econométricas para investigar los rendimientos diarios del mercado desde el 1 de abril de 2008 hasta el 31 de marzo de 2023, un período que presenció eventos importantes como la crisis financiera global, la pandemia de COVID-19 y el conflicto entre Rusia y Ucrania, se emplean modelos lineales y no lineales como ARCH, GARCH, GARCH-M, EGARCH y TGARCH, para evaluar el comportamiento de la volatilidad de los rendimientos de las acciones, asumiendo una distribución gaussiana de los términos de error. La prueba de diagnóstico confirma que la distribución es no normal, estacionaria y heterocedástica. Los hallazgos clave indican una falta de relación riesgo-retorno en todos los mercados de acciones de los BRICS, excepto en Sudáfrica; un efecto más pronunciado de las malas noticias sobre las buenas noticias; un proceso de reversión a la media lento en la volatilidad; el modelo EGARCH es el mejor modelo ajustado, como lo demuestra una mayor verosimilitud logarítmica y parámetros más bajos del criterio de información de Akaike y del criterio de información de Schwarz; y finalmente, la presencia de efectos de derrame bidireccionales y unidireccionales significativos en la mayoría de los casos. Estos hallazgos son valiosos para inversores, reguladores y responsables de políticas en la mejora de los rendimientos y la mitigación del riesgo a través de la diversificación de carteras y la toma de decisiones informadas.