ARCH y GARCH Eviews-Econometría

Summary

El guion trata sobre cómo abordar problemas de volatilidad en series temporales. Se sugiere la aplicación de metodologías como el modelo ARCH/GARCH para modelar situaciones de alta volatilidad. Se realiza una prueba de ARCH para verificar la presencia de efectos ARCH y se concluye que hay evidencia de estos. A continuación, se ajusta un modelo ARCH de orden 8, cuyas variables son significativas en la ecuación de la media y la varianza. Se grafican los residuos para evaluar su comportamiento y se propone un modelo GARCH para explicar la volatilidad a través de la volatilidad pasada y los residuos. Se enfatiza la importancia de una especificación estadística sencilla para predecir de manera consistente y evitar el sobreajuste en los modelos.

Takeaways

• 📈 Se discute cómo abordar problemas relacionados con la volatilidad en una serie temporal.
• 📊 Se sugiere graficar la serie de interés para observar periodos de alta volatilidad.
• 🔍 Se menciona la utilización de metodologías como GARCH para modelar volatilidad.
• 📝 Se realiza una prueba de modelos para evaluar la presencia de volatilidad condicional.
• ✍️ Se escribe la ecuación de la media para la variable de interés y se incluye información de lags.
• 🧐 Se busca evidencia de problemas de volatilidad a través de un diagnóstico de residuos.
• 📉 Se ejecuta la prueba ARCH para determinar si hay evidencia de volatilidad condicional.
• 🔢 Se calcula el modelo GARCH para diferentes órdenes y se analiza la significancia de los coeficientes.
• 📉 Se grafican los residuos para evaluar su comportamiento y la calidad del ajuste del modelo.
• 🔧 Se sugiere realizar modificaciones en el modelo si los residuos no muestran un comportamiento adecuado.
• 🔄 Se introduce el término de volatilidad pasada para explicar la volatilidad actual, similar a los modelos de momentos progresivos.

Q & A

¿Qué se busca resolver en el guión proporcionado?

Se busca resolver problemas relacionados con la volatilidad en una serie de datos, utilizando diferentes metodologías estadísticas para modelar y analizar la volatilidad.

¿Qué métodos se mencionan para abordar la volatilidad en los datos?

Se mencionan metodologías como el modelo de tipo ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) y el modelo GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity).

¿Cómo se determina si hay problemas de volatilidad en los datos?

Se realiza una prueba de los modelos para estimar la ecuación de la media y se analiza la significancia de los residuos para determinar la presencia de problemas de volatilidad.

¿Qué prueba se utiliza para evaluar la presencia de volatilidad en los residuos?

Se utiliza la prueba ARCH para evaluar si hay evidencia de volatilidad en los residuos, buscando que las probabilidades de los estadísticos de la prueba sean menores a 0.05.

¿Qué significa que los coeficientes del modelo ARCH sean significativos?

Si los coeficientes son significativos, indica que hay una relación entre los residuos y la volatilidad pasada, lo que apoya la hipótesis de que hay heterocedasticidad condicional en los datos.

¿Cómo se ajusta un modelo GARCH a los datos?

Se selecciona un orden para el modelo GARCH, se estima la ecuación de la media y la ecuación de la varianza, y se evalúan la significancia de los coeficientes y el comportamiento de los residuos.

¿Qué se hace si los términos de archivo en el modelo GARCH no son significativos?

Si los términos de archivo no son significativos, se eliminan de la especificación del modelo y se vuelve a estimar para simplificar y mejorar la especificación estadística.

¿Cómo se evalúa el buen comportamiento de los residuos en un modelo GARCH?

Se grafican los residuos y se observa si se ajustan a una línea de referencia, lo que indica un buen comportamiento y la ausencia de patrones no modelados.

¿Qué significa el término 'Högar 1' en el contexto del guión?

El término 'Högar 1' se refiere a un modelo GARCH de orden 1, que es una especificación del modelo que considera la volatilidad del período anterior para explicar la volatilidad actual.

¿Por qué es importante mantener el modelo lo más sencillo posible?

Mantener el modelo lo más sencillo posible ayuda a evitar el sobreajuste y a obtener predicciones más consistentes y fiables, evitando la especificación estadística incorrecta.