Ajuste de modelos garch clásico y bayesiano con innovaciones t—student para el índice COLCAP

Oscar Espinosa Acuña and Paola Andrea Vaca González ()

No 17147, Revista de Economía del Caribe from Universidad del Norte

Abstract: En este artículo se ajustan dos modelos de Heterocedasticidad Condicional Generalizados (GARCH) para el índice financiero COLCAP. El primero, desde una perspectiva clásica (o frecuentista) estimando los parámetros mediante Máxima Verosimilitud y el segundo, a partir de un enfoque bayesiano haciendo uso del algoritmo de Metropolis—Hastings. Para ambos casos se asumen las innovaciones con distribución t—Student. Mediante distintos criterios de información se evalúa el ajuste del modelo bajo las aproximaciones bayesiana y clásica.

Keywords: Modelos de Heterocedasticidad Condicional; Algoritmo de Metropolis—Hastings; Índice COLCAP (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: K49 (search for similar items in EconPapers)
Pages: 32
Date: 2017-07-03
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