| Journal: | Contaduría y administración |
| Database: | CLASE |
| System number: | 000501844 |
| ISSN: | 0186-1042 |
| Authors: | Díaz Hernández, Adán1 Ramírez Sánchez, José Carlos2 Salazar Flores, Yuri3 |
| Institutions: | 1Universidad Anáhuac, Ciudad de México. México 2Universidad Panamericana, Ciudad de México. México 3Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México. México |
| Year: | 2020 |
| Season: | Abr-Jun |
| Volumen: | 65 |
| Number: | 2 |
| Country: | México |
| Language: | Español, inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, descriptivo |
| Spanish abstract | En este trabajo se caracteriza el comportamiento de los rendimientos logarítmicos del oro entre 1995 y 2017 con base en varios modelos de media y varianza condicionales, que incorporan efectos de asimetría y colas pesadas. Para tal efecto, se lleva a cabo, primero, un análisis basado en vectores autorregresivos con el fin de identificar los principales regresores externos y, luego, una serie de ajustes con distintas especificaciones del tipo AR-GARCH para pronosticar la volatilidad de las fluctuaciones del oro con base en dichos regresores. La conclusión principal es que esas fluctuaciones pueden ser adecuadamente explicadas por el comportamiento de las series de USDEER y SP500 de acuerdo con la especificación AR(1)-GARCH(1,1) que tiene asociada una distribución t de Student. Esto quiere decir que los determinantes de largo plazo de las variaciones del rendimiento del oro están relacionados con las estrategias cambiarias y de protección contra el ciclo del mercado de valores por parte de los inversionistas |
| English abstract | This paper explains the behavior of logarithmic gold returns between 1995 and 2017 by using several conditional mean and variance models that incorporate asymmetry and heavy tails effects. For this purpose, we conduct, first, an analysis based on standard autoregressive vectors in order to identify the main external regressors and, later, a sort of adjustments with different specifications of the AR-GARCH type to forecast the volatility of gold-price fluctuations. The main conclusion is that these fluctuations can be adequately explained by the behavior of the USDEER and SP500 series according to the specification AR(1)-GARCH (1, 1) that has a Student t distribution associated to it. This means that the long-term determinants of gold-return volatilities are related to exchange rate hedging strategies and anti-cyclical protection against stock markets variations by investors |
| Disciplines: | Economía |
| Keyword: | Condiciones económicas, Oro, Precios, Fluctuación de precios, Volatilidad de precios, VAR, GARCH, Métricas de riesgo, Pronósticos económicos |
| Keyword: | Economic conditions, Gold, Prices, Price fluctuations, Price volatility, VAR, GARCH, Risk metrics, Economic forecast |
| Full text: | Texto completo (Ver HTML) Texto completo (Ver PDF) |
