Asymmetric long memory GARCH: a reply to Hwang's model

Hwang (2001) proposes the FIFGARCH model to represent long memory asymmetric conditional variance. Although he claims that this model nests many previous models, we show that it does not and that the model is badly specified. We propose and alternative specification

Asymmetric long memory garch: a reply to hwang's model

Hwang (Econom. Lett. 71 (2001) 1) proposes the FIFGARCH model to represent long memory asymmetric conditional variances. However, the model is badly specified and does not nest some fractionally integrated heteroskedastic models previously proposed. We suggest an alternative specification and illustrate the results with simulated data.Publicad

Finite sample properties of a QML estimator of Stochastic Volatility models with long memory

We analyse the finite sample properties of a QML estimator of LMSV models. We show up its poor performance for realistic parameter values. We discuss an identification problem when the volatility has a unit root. An empirical analysis illustrates our findings.Publicad

PROPERTIES OF THE SAMPLE AUTOCORRELATIONS IN AUTOREGRESSIVE STOCHASTIC VOLATlLITY MODELS

Time series generated by Stochastic Volatility (SV) processes are uncorrelated although not independent. This has consequences on the properties of the sample autocorrelations. In this paper, we analyse the asymptotic and finite sample properties of the correlogram of series generated by SV processes. It is shown that the usual uncorrelatedness tests could be misleading. The properties of the correlogram of the log-squared series, often used as a diagnostic of conditional heteroscedasticity, are also analysed. It is proven that the more persistent and the larger the variance of volatility, the larger the negative bias of fue sample autocorrelations of that series.

Stochastic volatility models and the Taylor effect

It has been often empirically observed that the sample autocorrelations of absolute financial returns are larger than those of squared returns. This property, know as Taylor effect, is analysed in this paper in the Stochastic Volatility (SV) model framework. We show that the stationary autoregressive SV model is able to generate this property for realistic parameter specifications. On the other hand, the Taylor effect is shown not to be a sampling phenomena due to estimation biases of the sample autocorrelations. Therefore, financial models that aims to explain the behaviour of financial returns should take account of this property

Protocolo de actuación sanitaria ante la agresión sexual en un servicio de cuidados críticos y urgencias

40 páginasTrabajo de Curso de Experto Universitario en Medicina de Urgencias y Emergencias (2013). Director: Andrés Buforn Galiana ; Tutor: J. M. Burgos Moreno. Este protocolo pretende establecer una pauta de actuación normalizada y homogénea para todo el personal de un Área Sanitaria específica, tanto para la detección precoz como para la valoración y actuación ante los casos detectados y el seguimiento de los mísmos. La finalidad última es ofrecer orientaciones al personal sanitario para la atención integral: física, psicológica, emocional y social a las mujeres que sufren una agresión sexual y que acuden a un servicio de cuidados críticos y urgencias. Asimismo sensibilizar al personal de los servicios de salud sobre la gravedad que conllevan las agresiones sexuales como problema de salud, promover la capacitación de las mujeres que sufren agresión sexual reiterada por parte de sus parejas para el reconocimiento de su situación y para la búsqueda de soluciones y contribuir desde el sector salud a la sensibilización de la población general sobre este problem

Finite sample properties of a QML estimator of stochastic volatility models with long memory

In this paper, we analyse the finite sample properties of a Quasi-Maximum Likelihood (QML) estimator of Long Memory Stochastic Volatility models based on the Whittle approximation of the Gaussian likelihood in the frequency domain. We extend previous studies by including in our Monte Carlo design all the parameters in the model and some more realistic cases. We show that for the parameter values usually encountered in practice, the properties of this estimator are such that inference is not reliable unless the sample size is extremely large. We also discuss a problem of nonidentification in the AutoRegressive Long Memory Stochastic Volatility Model when the volatility has a unit root and we show up its effect on the small sample properties of the QML estimators. The paper finishes with the empirical analysis of daily observations of the IBEX35 index of the Madrid Stock Exchange as an illustration of the problems faced when using this estimator with real time series

Modelos de memoria larga para series económicas y financieras

En este trabajo se hace una revisión de los modelos de series temporales con memoria larga para la media y la varianza condicionada, con especial atención a los modelos ARMA fraccionalmente integrados (ARFIMA) y a los modelos GARCH y SV fraccionalmente integrados. Se estudian sus propiedades más importantes y se discute su aplicación en la modelización de series económicas y financieras. También se describen los principales métodos de estimación propuestos para estos modelos y se revisan algunos contrastes para detectar la presencia de memoria larga. Finalmente, se revisan los principales resultados sobre predicción de valores futuros de series temporales con memoria larga.This paper provides a review of time series models with long memory in the mean and conditional variance, with special attention to Fractionally Integrated ARMA processes (ARFIMA) and fractionally integrated GARCH and SV processes. Their more important properties are reviewed and its application to model economic and financial time series is discussed. The main estimation methods and tests proposed in the literature for the long memory property are also reviewed. Finally, this paper reviews the main results on prediction of future values of long memory time series.Agradecemos asimismo la ayuda financiera de los proyectos SEC97-1379 (CICYT) y PB98-0026 (DGCICYT).Publicad

Mental health and family functioning among elderly people from Melchor Ocampo, Estado de México

Se realizó una investigación con una muestra de 120 adultos mayores, 98 mujeres y 22 hombres de 65 a 89 años, se comparó el estado de la salud mental y el funcionamiento familiar entre hombres y mujeres. Los instrumentos aplicados fueron: Cuestionario demográ co, Inventario de depresión beck, scl-90-r y Escala de Clima Social en la familia. Los resultados referentes a la salud mental y la depresión indican que las mujeres presentan mayor número de síntomas que los hombres. En cuanto al funcionamiento familiar ambos sexos se encuentran en un nivel medio indicando que la familia cubre funciones asignadas. Se discute sobre la relevancia de prevenir los problemas de salud mental y brindar orientación a la familia

MODELOS DE MEMORIA LARGA PARA SERIES ECONÓMICAS Y FINANCIERAS

En este trabajo se hace una revisión de los modelos de series temporales con memoria larga para la media y la varianza condicionada, con especial atención a los modelos ARMA fraccionalmente integrados (ARFIMA) y a los modelos GARCH y SV fraccionalmente integrados. Se estudian sus propiedades más importantes y se discute su aplicación en la modelización de series económicas y financieras. También se describen los principales métodos de estimación propuestos para estos modelos y se revisan algunos contrastes para detectar la presencia de memoria larga. Finalmente, se revisan los principales resultados sobre predicción de valores futuros de series temporales con memoria larga.