LA INCERTIDUMBRE EN LA PREDICCION MACROECONOMICA Y FINANCIERA: TECNICAS BOOTSTRA...
LA INCERTIDUMBRE EN LA PREDICCION MACROECONOMICA Y FINANCIERA: TECNICAS BOOTSTRAP Y MODELOS MULTIVARIANTES
EN EL ANALISIS DINAMICO DE DATOS MACROECONOMICOS Y FINANCIEROS ES FUNDAMENTAL DESCRIBIR LA EVOLUCION DE LA MEDIA Y LA INCERTIDUMBRE DE LAS VARIABLES CONSIDERADAS, PARA QUE LA PREDICCION DE VALORES FUTUROS SEA REALMENTE UTIL DEBEN...
EN EL ANALISIS DINAMICO DE DATOS MACROECONOMICOS Y FINANCIEROS ES FUNDAMENTAL DESCRIBIR LA EVOLUCION DE LA MEDIA Y LA INCERTIDUMBRE DE LAS VARIABLES CONSIDERADAS, PARA QUE LA PREDICCION DE VALORES FUTUROS SEA REALMENTE UTIL DEBEN PROPORCIONARSE INTERVALOS DONDE LOS VALORES FUTUROS ESTARAN COMPRENDIDOS CON UNA DETERMINADA PROBABILIDAD, EN PROYECTOS ANTERIORES SE HAN ANALIZADO DISTINTOS ASPECTOS DE LA MODELIZACION UNIVARIANTE DE LA INCERTIDUMBRE, ESTE PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO EXTENDER Y AMPLIAR DICHOS RESULTADOS MEDIANTE LOS SIGUIENTES CINCO OBJETIVOS CONCRETOS,1) PROPONER PROCEDIMIENTOS BOOTSTRAP PARA LA OBTENCION DE INTERVALOS DE PREDICCION PARA LOS COMPONENTES EN MODELOS DE COMPONENTES INOBSERVABLES, DICHOS COMPONENTES PUEDEN REPRESENTAR, POR EJEMPLO, LA TENDENCIA DE UNA DETERMINADA VARIABLE QUE PODEMOS QUERER PREDECIR, UNA VEZ DESARROLLADO EL PROCEDIMIENTO BOOTSTRAP Y COMPARADO CON LAS ALTERNATIVAS EXISTENTES, IMPLEMENTAREMOS DICHO PROCEDIMIENTO PARA OBTENER INTERVALOS DE LA VOLATILIDAD EN EL CONTEXTO DE LOS MODELOS DE VOLATILIDAD ESTOCASTICA, POR OTRA PARTE, LOS PROCEDIMIENTOS BOOTSTRAP SE BASAN EN EL FILTRO DE KALMAN PARA EXTRAER LOS COMPONENTES INOBSERVADOS, CUANDO LAS HIPOTESIS DE LINEALIDAD O GAUSSIANIDAD NO SE CUMPLEN, ES POSIBLE UTILIZAR EL FILTRO DE PARTICULAS, BASADO EN SIMULACION Y, POR TANTO, COMPUTACIONALMENTE INTENSIVO, ESTE FILTRO PERMITE ESTIMAR DIRECTAMENTE LA DISTRIBUCION DE PREDICCION DE LOS COMPONENTES INOBSERVADOS Y, POR LO TANTO, OBTENER INTERVALOS DE PREDICCION, SE COMPARARAN LAS PROPIEDADES Y TIEMPO COMPUTACIONAL DE LOS PROCEDIMIENTOS BOOTSTRAP CON EL FILTRO DE PARTICULAS,2) PROPUESTA DE PROCEDIMIENTOS BOOTSTRAP PARA OBTENER INTERVALOS DE PREDICCION EN MODELOS VARIMA QUE NO SE BASEN EN LA REPRESENTACION BACKWARD, DICHA REPRESENTACION IMPLICA UNA GRAN COMPLICACION COMPUTACIONAL E IMPIDE LA UTILIZACION DE PROCEDIMIENTOS BOOTSTRAP EN MODELOS DONDE NO EXISTA, CONSIDERAREMOS TANTO MODELOS ESTACIONARIOS COMO NO ESTACIONARIOS ( COINTEGRADOS Y NO COINTEGRADOS),3) ANALISIS DE MODELOS MULTIVARIANTES EN LOS QUE LA VOLATILIDAD EVOLUCIONE TEMPORALMENTE, RECIENTEMENTE SE HAN PROPUESTO MODELOS CON RESTRICCIONES PARA MODELIZAR DICHA EVOLUCION CON UN NUMERO REDUCIDO DE PARAMETROS Y GARANTIZANDO LA POSITIVIDAD DE LAS MATRICES DE COVARIANZAS CONDICIONALES, QUEREMOS INVESTIGAR LAS VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LAS DISTINTAS ALTERNATIVAS PROPUESTAS, CENTRANDONOS EN LA UTILIDAD DE DICHOS MODELOS PARA MODELIZAR EL VAR DE UNA CARTERA, ANALIZAREMOS SI LA INCLUSION DE RESPUESTAS ASIMETRICAS A MOVIMIENTOS POSITIVOS Y NEGATIVOS EN LOS PRECIOS MEJORA LA ESTIMACION DEL VAR, EN FUNCION DE LAS LIMITACIONES OBSERVADAS EN LOS MODELOS MULTIVARIANTES ACTUALMENTE PROPUESTOS EN LA LITERATURA, PROPONDREMOS MODELOS ALTERNATIVOS DE LOS QUE ANALIZAREMOS SUS PROPIEDADES Y OBTENDREMOS PREDICCIONES DE LOS VALORES FUTUROS DE LAS VARIABLES DE INTERES: RENDIMIENTOS, VOLATILIDADES Y VAR, EN ESTE SENTIDO PARECE MUY PROMETEDORA LA UTILIZACION DE COPULAS QUE PERMITAN REPRESENTAR POSIBLES RELACIONES NO LINEALES Y DINAMICAS ENTRE LAS VARIABLES,4) IMPLEMENTAR LOS MODELOS VAR-GARCH PARA ANALIZAR LA REPERCUSION DE LOS SHOCKS ENERGETICOS SOBRE LA VOLATIDAD Y EL VOLUMEN DE TRANSACCIONES EN LOS MERCADOS FINANCIEROS EN LOS MERCADOS AMERICANOS, PARA ANALIZAR ESTAS RELACIONES, AJUSTAREMOS MODELOS VAR-GARCH CON POSIBLES ASIMETRIAS,5) ESTUDIO DE LA INFLACION SIN IGNORAR TODA LA INFORMACION DESAGREGADA DE PRECIOS POR SECTORES Y REGIONES, TENIENDO GARCH\INTERVALOS DE PREDICCION\MODELOS DE COMPONENTES INOBSERVABLES\VALOR EN RIESGO\VOLATILIDAD ESTOCASTICA\INFLACION\DESAGREGACIONver más
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