| Revue: | Economía. Teoría y práctica |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000447656 |
| ISSN: | 0188-3380 |
| Autores: | Salazar Núñez, Héctor F1 Venegas Martínez, Francisco1 |
| Instituciones: | 1Instituto Politécnico Nacional, Escuela Superior de Economía, Ciudad de México. México |
| Año: | 2016 |
| Periodo: | Ene-Jun |
| Número: | 44 |
| Paginación: | 147-168 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | En este trabajo se utilizan los modelos Arfima y Garch, así como combinaciones de ellos para detectar algún tipo de memoria en el tipo de cambio nominal USD-MXN y el Índice de Precios y Cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores durante el periodo 1991-2014. El principal hallazgo empírico es que ambas series presentan evidencia de memoria larga y de arch. Sin embargo, los modelos arfima y garch no explican por sí mismos el comportamiento de las variables, mientras que su combinación (la media tiene memoria larga y la varianza cambia con el tiempo) presenta un mejor ajuste de acuerdo a las pruebas de Hosking y de Sowell y al criterio de información de Akaike |
| Resumen en inglés | This paper uses the arfima and garch models and combinations of them to detect if some type of memory exists in the nominal exchange rate usd-mxn and in the Mexican Stock Exchange Index during the period 1991-2014. The main empirical finding is that both series present evidence of long memory and arch. However, the arfima and garch models fail to explain by themselves the movements of these variables, while the combination of the methodologies (the mean has long memory and the variance changes with time) present the best fit according to Hosking y Sowell tests, and the Akaike information criterion |
| Disciplinas: | Economía |
| Palabras clave: | Econometría, México, Sector financiero, Bolsa Mexicana de Valores (BMV), Tipo de cambio, Mercado bursátil, Mercado cambiario, Modelos econométricos, Series temporales, Modelo ARFIMA, Modelos GARCH |
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