Article thumbnail

Ajuste de modelos GARCH Clásico y Bayesiano con innovaciones t-Student para el índice COLCAP

By Oscar Andrés Espinosa Acuña

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. A partir de diferentes criterios de información, se observa una mejor representación desde la aproximación Bayesiana, sin llegar a ser tan contundente sobre el análisis Clásico

Publisher: Revista de Economía del Caribe
Year: 2017
OAI identifier: oai:rcientificas.uninorte.edu.co:article/8343

Suggested articles


To submit an update or takedown request for this paper, please submit an Update/Correction/Removal Request.