The article presents a methodology that uses the time series, for forecasting indices closing prices, which made the stock market centers. The behavior response to a current generated on the expectation value of change in the preceding moment, ie an expected value conditioned by the variance of previous period. The GARCH model is the key part of the investigation. It presents a clear and detailed each of the activities undertaken to quantify market risk. ARIMA methodology is applied to predict the yields of the series, which generally have a variance is not constant over time, ie the existence of heteroscedasticity present and should be used generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, for the company under study.El artículo p...
La presente investigación intenta desarrollar una variante del modelo GARCH para el índice del merca...
En el siguiente documento se desarrollan algunos modelos básicos de pronóstico con base en series cr...
The Value at Risk (VaR) represents the maximum probable loss that an asset may experience in a given...
Se propone un esquema para realizar el análisis de datos generados por una familia de procesos estoc...
A method is proposed to analyze data generated by a family of stochastic processes called autoregres...
El objetivo es modelar la serie de retornos diarios de la empresa Colombiana de petróleos Ecopetrol....
A method is proposed to analyze data generated by a family of stochastic processes called autoregres...
Este artículo presenta un análisis de aplicación del denominado “análisis fundamental” basado en la ...
El objetivo es modelar la serie de retornos diarios de la empresa Colombiana de petróleos Ecopetrol....
We develop a GARCH model with autoregressive conditional asymmetry to describe time-series. This mea...
The time series of high frequency observed in the financial and currency markets are characterized b...
The time series of high frequency observed in the financial and currency markets are characterized b...
This article validates the chaotic behavior in the Argentinean, Brazilian, Canadian, Chilean, Americ...
El aumento de la volatilidad de los mercados financieros durante las últimas décadas ha inducido a ...
Los objetivos de este trabajo son investigar si: i) un modelo GARCH con innovaciones modeladas media...
La presente investigación intenta desarrollar una variante del modelo GARCH para el índice del merca...
En el siguiente documento se desarrollan algunos modelos básicos de pronóstico con base en series cr...
The Value at Risk (VaR) represents the maximum probable loss that an asset may experience in a given...
Se propone un esquema para realizar el análisis de datos generados por una familia de procesos estoc...
A method is proposed to analyze data generated by a family of stochastic processes called autoregres...
El objetivo es modelar la serie de retornos diarios de la empresa Colombiana de petróleos Ecopetrol....
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Este artículo presenta un análisis de aplicación del denominado “análisis fundamental” basado en la ...
El objetivo es modelar la serie de retornos diarios de la empresa Colombiana de petróleos Ecopetrol....
We develop a GARCH model with autoregressive conditional asymmetry to describe time-series. This mea...
The time series of high frequency observed in the financial and currency markets are characterized b...
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This article validates the chaotic behavior in the Argentinean, Brazilian, Canadian, Chilean, Americ...
El aumento de la volatilidad de los mercados financieros durante las últimas décadas ha inducido a ...
Los objetivos de este trabajo son investigar si: i) un modelo GARCH con innovaciones modeladas media...
La presente investigación intenta desarrollar una variante del modelo GARCH para el índice del merca...
En el siguiente documento se desarrollan algunos modelos básicos de pronóstico con base en series cr...
The Value at Risk (VaR) represents the maximum probable loss that an asset may experience in a given...