Distribución condicional de los retornos de la tasa de cambio colombiana: un ejercicio empírico a partir de modelos GARCH multivariados

Un conjunto de modelos GARCH multivariados son estimados y su validez empírica comparada a partir del cálculo de la medida VaR, para los retornos diarios de la tasa de cambio nominal del peso colombiano con respecto al dólar americano, euro, libra esterlina y yen japonés en el periodo 1999–2005. La comparación de las estimaciones para la matriz de covarianza condicional y los resultados obtenidos para la proporción de fallo y el contraste de cuantil dinámico de Engle y Manganelli (2004) presentan evidencia a favor del modelo de correlación condicional constante. *********************************************************************************************************************** A set of multivariate GARCH models is estimated and its empirical validity is compared from the calculation of the Value at Risk. Data used are the daily returns of the nominal exchange rate of the Colombian peso vis-`a-vis the American dollar, euro, sterling and Japanese yen for the period 1999–2005. The comparison of the estimations for the conditional covariance matrix and the results obtained for the proportion of failure and the dynamic quantile test of Engle and Manganelli (2004), show evidence in favor of the model of Conditional Constant Correlation.econometría financiera, modelos MGARCH, volatilidad tiempovariante,correlación, retornos de la tasa de cambio, valor en riesgo

Statistical properties of the quantile normalization method for density curve alignment

International audienceThe article investigates the large sample properties of the quantile normalization method by Bolstad et al. (2003) [4] which has become one of the most popular methods to align density curves in microarray data analysis. We prove consistency of this method which is viewed as a particular case of the structural expectation procedure for curve alignment, which corresponds to a notion of barycenter of measures in the Wasserstein space. Moreover, we show that, this method fails in some case of mixtures, and we propose a new methodology to cope with this issue

Statistical Properties of the Quantile Normalization Method for Density Curve Alignment

We present a proof for the quantile normalization method proposed by \citet{Bolstad-03} which has become one of the most popular methods to align density curves in microarray data analysis. We prove consistency of this method which is viewed as an application to density curve registration of the new method proposed in \citet{Dupuy-Loubes-Maza-11}, the structural expectation. Moreover, when this method fails in some case of mixture, we propose a new methodology to cope with this issue

Comparación entre métodos de estimación de matrices de covarianza de alta dimensionalidad

RESUMEN: Medidas precisas para la matriz de volatilidad y su inversa son herramientas fundamentales en problemas de administración del riesgo y portafolio. Debido a la acumulación de errores en la estimación de los retornos esperados y la matriz de covarianza la solución de estos problemas son muy sensibles, en particular cuando el número de activos (p) excede el tamaño muestral (T ). La investigación reciente se ha centrado en desarrollar diferentes métodos para estimar matrices de alta dimensión bajo tamaños muestrales pequeños. El objetivo de este artículo consiste en examinar y comparar el portafolio óptimo de mínima varianza construido usando cinco diferentes métodos de estimación para la matriz de covarianza: la covarianza muestral, el RiskMetrics, el modelo de factores, el shrinkage y el modelo de factores de frecuencia mixta. Usando simulación Monte Carlo hallamos evidencia de que el modelo de factores de frecuencia mixta y el modelo de factores tienen una alta precisión cuando existen portafolios con p cercano o mayor que T .ABSTRACT: Accurate measures of the volatility matrix and its inverse play a central role in risk and portfolio management problems. Due to the accumulation of errors in the estimation of expected returns and covariance matrix, the solution to these problems is very sensitive, particularly when the number of assets (p) exceeds the sample size (T ). Recent research has focused on developing different methods to estimate high dimensional covariance matrixes under small sample size. The aim of this paper is to examine and compare the minimum variance optimal portfolio constructed using five different estimation methods for the covariance matrix: the sample covariance, Risk- Metrics, factor model, shrinkage and mixed frequency factor model. Using The Monte Carlo simulation we provide evidence that the mixed frequency factor model and the factor model provide a high accuracy when there are portfolios with p closer or larger than T

Distribución condicional de los retornos de la tasa de cambio colombiana: un ejercicio empírico a partir de modelos GARCH multivariados

Un conjunto de modelos GARCH multivariados son estimados y su validez empírica comparada a partir del cálculo de la medida VaR, para los retornos diarios de la tasa de cambio nominal del peso colombiano con respecto al dólar americano, euro, libra esterlina y yen japonés en el periodo 1999–2005. La comparación de las estimaciones para la matriz de covarianza condicional y los resultados obtenidos para la proporción de fallo y el contraste de cuantil dinámico de Engle y Manganelli (2004) presentan evidencia a favor del modelo de correlación condicional constante. *********************************************************************************************************************** A set of multivariate GARCH models is estimated and its empirical validity is compared from the calculation of the Value at Risk. Data used are the daily returns of the nominal exchange rate of the Colombian peso vis-`a-vis the American dollar, euro, sterling and Japanese yen for the period 1999–2005. The comparison of the estimations for the conditional covariance matrix and the results obtained for the proportion of failure and the dynamic quantile test of Engle and Manganelli (2004), show evidence in favor of the model of Conditional Constant Correlation.econometría financiera, modelos MGARCH, volatilidad tiempovariante,correlación, retornos de la tasa de cambio, valor en riesgo

Una solución para la multicolinealidad en modelos de función de producción de frontera estocástica

RESUMEN: Este artículo considera el problema de colinealidad entre insumos en un modelo de producción de frontera estocástica, un tema que ha recibido poca atención en la literatura econométrica. Para abordar el problema, se propone una solución basada en componentes principales que permite interpretar conjuntamente la eficiencia técnica y los parámetros de tecnología del modelo. Los resultados de la aplicación del método con datos simulados y reales muestran que éste es fácil de usar y presenta un buen desempeño.ABSTRACT: This paper considers the problem of collinearity among inputs in a stochastic frontier production model, an issue that has received little attention in the econometric literature. To address this problem, a principal-component-based solution is proposed, which allows carrying out a joint interpretation of technical efficiency and the technology parameters of the model. Applications of the method to simulated and real data show its usability and effective performance

Aplicación De La Teoría De Clasificación Al Problema Del Abandono Estudiantil: Un Estudio De Caso

Las causas y consecuencias socio-económicas del abandono estudiantil universitario han sido ampliamente estudiadas en la literatura académica nacional e internacional y, aunque muchas aproximaciones conceptuales han surgido para explicar por qué un estudiante abandona sus estudios a lo largo de su ciclo académico Spady (1970), Tinto (1975), Bean (1980), Cabrera et al. (1993), Pascarella (1980) y Cornwell (2002), no se dispone de aproximaciones empíricas que permitan su correcta clasificación y predicción, lo que dificulta, entre otras, la utilización eficiente de los recursos destinados para la permanencia de los mismos. Este planteamiento permite reconocer que la medición y predicción del riesgo de abandono es fundamental para la toma de decisiones y un insumo necesario en la evaluación de impacto de las políticas institucionales implementadas. Así, y con el objetivo de desarrollar una metodología que cumpla con tal propósito, en este trabajo se estudian los determinantes del abandono estudiantil universitario aplicando la teoría de clasificación de patrones en la construcción de modelos estadísticos, de modo que permitan la separación, con el menor error posible, de las diferentes tipologías de este fenómeno. Como resultado de esta aplicación fue posible predecir la categoría o la clase (desconocida) a la que una futura o nueva observación (i.e. nuevo estudiante) pertenecería, condicionado a su conjunto de información relevante (por ejemplo, edad, género, estado civil, recursos económicos, tipo de colegio, orientación profesional recibida y nivel de estudios de los padres entre otros) con un error mínimo del 29% para un total de 18 variables. Ésta última tarea, conocida como predicción de clases permitió identificar qué características de los estudiantes nuevos se traducirían en un alto riesgo de abandono (abandonos potenciales)

Un modelo RSDAIDS para las importaciones de madera de Estados Unidos y sus implicaciones para Colombia

Este trabajo presenta los resultados más importantes de un modelo de demanda de importaciones de productos maderables y sus implicaciónes para Colombia considerando el período 1980 1999. El modelo teórico usado es el desarrollado por Deaton y Muellbauer en 1980, denominado An Almost Ideal Demand System (AIDS). Este modelo permite estimar funciones de demanda de importaciones y, al mismo tiempo, permite el cálculo de las elasticidades precio e ingreso de los diferentes tipos de producto que participan en un determinado mercado. La metodología de estimación está definida por el modelo denominado Seemingly Unrelated Regresión (SUR). El estudio muestra, de un lado, que Colombia, a pesar de tener un potencial forestal muy considerable aún está lejos de aparecer en las estadísticas internacionales como país exportador de maderas. De otro lado, si Colombia decidiera desarrollar el sector forestal, se enfrentaría a una competencia muy fuerte representada fundamentalmente por Canadá, y algunos países asiáticos. Las elasticidades muestran cómo, en el caso de la madera en tronco, la mayoría de los productos (madera en tronco por países) se comportan como bienes complementarios. Los signos de las elasticidades son los esperados, lo que permite concluir que el modelo se ajusta bastante bien a los datos.demanda de importaciones

Distribución condicional de los retornos de la tasa de cambio colombiana: un ejercicio empírico a partir de modelos GARCH univariados.

Un conjunto de modelos GARCH multivariados son estimados y su validez empírica comparada a partir del cálculo de la medida VaR, para los retornos diarios de la tasa de cambio nominal del peso colombiano con respecto al dólar americano, euro, libra esterlina y yen japonés en el periodo 1999–2005. La comparación de las estimaciones para la matriz de covarianza condicional y los resultados obtenidos para la proporción de fallo y el contraste de cuantil dinámico de Engle y Manganelli (2004) presentan evidencia a favor del modelo de correlación condicional constante. &nbsp