Modelos de volatilidad no constantes ARCH, GARCH Y EGARCH y su acoplamiento en los mercados emergentes BRIC en el periodo 2017 a 2022

Abstract

Esta investigación se aplica en los mercados emergentes BRIC se trata del grupo de países conformado por Brasil, Rusia, India y China, cabe destacar que no se mencionara Sudáfrica ya que se tomó en cuenta el termino original desarrollado por O’Neil, cada una de estas naciones juega un papel importante en la economía global. Con los mercados emergentes BRIC se implementará los modelos de volatilidad no constantes GARCH y EGARCH, con el objeto de determinar cuál se acopla a los riesgos que pueden presentar las divisas en los países pertenecientes al BRIC, usando los datos diarios del precio de cierre sin tener en cuenta los fines de semana y días festivos para el periodo 2017 a 2022, con el fin de calcular los rendimientos logarítmicos y estimar el modelo GARCH y EGARCH, tras el proceso de los modelos es necesario implementar conocimientos estadísticos y econométricos, teniendo en cuanta los datos estimados de la estadística descriptiva, con lo anterior se logra estimar el análisis de autocorrelación con el fin de encontrar los rezagos que sufre la divisa en evaluación, con estos rezagos se implementa en la herramienta NumXL para estimar los modelos GARCH Y EGARCH, tras el resultado de los modelos GARCH Y EGARCH se encontró que cada uno de los modelos analizados son útiles para modelar la volatilidad que pueden presentar en los mercados emergentes BRIC, en general cada modelo tiene sus propias ventajas y desventajas, el modelo EGARCH puede ser una buena opción para modelar la volatilidad en los mercados emergentes BRIC debido a su capacidad para modelar la asimetría y la persistencia de la volatilidad en un solo modelo.