Modelación, pronóstico y evaluación de la volatilidad de índices que representan diversos activos de renta fija y renta variable que listan en el mercado de capitales colombiano

Este trabajo tiene como objetivo principal evaluar la capacidad predictiva relativa fuera de muestra de diversos modelos pertenecientes a la familia GARCH, incluyendo tres modelos asimétricos: TARCH, EGARCH y PARCH. Para caracterizar el mercado de renta variable se va a utilizar el Índice General de la Bolsa de Colombia-IGBC. El mercado de renta fija se va a caracterizar utilizando el índice representativo del mercado de deuda pública interna-IDXTES. También se incluye en el estudio la tasa de cambio COP/USD. Todos los modelos se comparan frente a un modelo base GARCH (1,1), utilizando la metodología desarrollada por Diebold y Mariano (DyM) (1995). Los resultados se resumen de la siguiente manera: Para pronósticos de uno hasta veinte días adelante, los modelos asimétricos entregan mejores pronósticos que el modelo GARCH (1,1), en especial el modelo EGARCH, según los valores del estadístico de DyM. Estos muestran que las diferencias son estadísticamente significativas para todos los períodos de predicción estudiados.In this paper the main purpose is to examine the relative out of sample predictive ability of various models of the GARCH family, including asymmetric models, such as the TARCH, EGARCH and PARCH. The IGBC stock index is used to characterize the Colombian Stock Market. The IDXTES is used to characterize the Colombian Bond market and the COP/USD exchange rate is also included in the study. All the models were compared against a GARCH (1,1) model through the Diebold y Mariano (1995) statistic. The result of the study can be summarized as follows: For one to twenty step-ahead forecasts the GARCH (1,1) is beaten when compared against the asymmetric models, specially the EGARCH. The DyM statistic indicates that the asymmetric models tend to deliver better quality forecasts than the benchmark