Browsing by Author "Pezo Villar, Danilo Alberto"
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Thesis ESTRUCTURAS DE ASOCIACIÓN DE MERCADOS BURSÁTILES FRENTE A CRISIS FINANCIERAS(Universidad Técnica Federico Santa María, 2011) Pezo Villar, Danilo Alberto; Universidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Departamento de Matemáticas; VALENZUELA DOMÍNGUEZ, EDUARDO LEONARDO; KRISTJANPOLLER RODRÍGUEZ, WERNER DAVID; VALLEJOS ARRIAGADA, RONNY; PEYPOUQUET URBANEJA, JUAN GABRIELMediante la adopción de una definición adecuada de contagio financiero (Forbes y Rigobon (2002)), se procede a estudiar este fenómeno en el contexto de la crisis Sub Prime focalizándonos en los índices IPSA (Chile) y SP500 (Estados Unidos) con datos del 2003 al 2010. Buscamos evidencia de contagio, esto es, un aumento en los vínculos entre mercados. Para ello se procede a filtrar las series tanto de media como varianza condicional considerando existencia de puntos de cambio (para mejorar la estabilidad de los modelos). Se estudia la existencia de puntos de cambio en los parámetros de asociación para diferentes modelos de cópulas dinámicas ajustadas a las series de retornos diarios de 8 índices bursátiles a nivel mundial; los dos mencionados más NIKKEI (Japón), DAX (Alemania), CAC40 (Francia), FTSE100 (Reino Unido), BOVESPA (Brasil), IPC (México). El uso de cópulas nos permite cuantificar el aumento de los vínculos a través de métodos más adecuados que simplemente la correlación lineal.Thesis TEST CUSUM RESIDUAL PARA MODELO GJR-GARCH(Universidad Técnica Federico Santa María, 2013) Pezo Villar, Danilo Alberto; Departamento de Matemática; Valenzuela Domínguez, Eduardo LeonardoLos resultados de De Pooter y Van Dijk (2004) basados en simulaciones de Monte Carlo, mostrar?án la factibilidad de construir un test CUSUM residual (análogos a los utilizados en modelos ARCH(?) por Lee et al. (2003,2004)) para variantes del modelo ARCH(?) como lo son FI-GARCH, SV-AR(1) y el GJR-GARCH. El objetivo fue establecer condiciones que debieran cumplir las series para obtener la distribución asintótica del estad??stico de suma de cuadrados acumulativa bajo la hipótesis nula de ausencia de cambios en un modelo GJR-GARCH(1,1). Adicionalmente se presentan simulaciones y una aplicación con datos reales empleando el test construido con la variante de modelo GARCH considerada.
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