Estudio Análisis Univariante Precios Máximo y Mínimo de las Acciones de Microsoft

Trabajo
 final
 econometría
 aplicada
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  

 

 

 

 

 

 

 

 

Índice
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Introducción
 

 
Este
 informe
 se
 centra
 en
 el
 análisis
 y
 la
 previsión
 del
 precio
 máximo
 y
 mínimo,
 a
 través
 de
 modelos
 
univariantes,
 de
 la
 empresa
 Microsoft.
 Ésta
 es
 una
 empresa multinacional
 de
 origen
 
estadounidense,
 dedicada
 al
 sector
 del
 software,
 con
 sede
 en
 Redmond,
 Washington,
 EEUU.
 Cotiza
 
en
 el
 NASDAQ,
 una
 bolsa
 de
 valores
 caracterizada
 por
 comprender
 empresas
 de
 alta
 tecnología
 en
 
electrónica,
 informática,
 telecomunicaciones,
 etc.
 En
 resumen,
 trato
 de
 identificar
 un
 modelo
 univariante,
 a
 través
 del
 cual
 se
 realizan
 un
 diagnóstico
 
y
 una
 previsión
 de
 los
 precios
 máximo
 y
 mínimo
 de
 las
 acciones
 de
 Microsoft
 en
 un
 determinado
 
período
 de
 tiempo.
 Cuando
 haya
 identificado dicho
 modelo,
 realizaré
 previsiones
 futuras
 para
 
comparar
 el
 modelo
 con
 un
 paseo
 aleatorio.
 Una
 vez
 obtenidas
 las
 previsiones,
 trataré
 de
 verificar
 
que
 coinciden
 con
 el
 precio
 real
 en
 bolsa.
 

 

 
Metodología
 

 
Para
 poder
 realizar
 dicho análisis,
 aplicaremos
 la
 metodología
 Box-­‐Jenkins,
 la
 cual
 nos
 permite
 
averiguar,
 a
 través
 de
 nuestra
 serie
 temporal
 elegida,
 qué
 modelo
 ARIMA(p,d,q)
 representa
 
adecuadamente
 el
 comportamiento
 de
 la
 misma.
 Para
 ello,
 seguiremos
 4
 etapas:
 Identificación,
 
estimación, diagnosis
 y
 predicción.
 
1. Identificación.
 Lo
 primero
 que
 hay
 que
 tener
 en
 cuenta
 es
 si
 la
 serie
 es
 estacionaria
 o
 no,
 
gracias
 al
 test
 de
 Dickey
 Fuller,
 a
 través
 del
 cual
 afirmo
 con
 la
 hipótesis
 nula
 que
 la
 serie
 no
 
es estacionaria
 frente
 a
 la
 alternativa
 de
 que
 sí
 lo
 es
 .
 Además
 generaré
 un
 contraste
 de
 
hipótesis,
 donde
 la
 hipótesis
 nula
 es
 que
 la
 media
 es
 igual
 a
 cero,
 frente
 a
 la
 alternativa
 de
 
que
 no
 lo
 es.
 
2. Estimación.
 Utilizaré,
 para
 identificar el
 modelo,
 la
 ACF
 y
 la
 PACF.
 Para
 ello,
 busco
 un
 
modelo
 que
 sea
 adecuado,
 con
 lo
 que
 estimaré
 determinados
 modelos
 y
 analizaré
 sus
 
respectivos
 correlogramas
 de
 la
 ACF
 y
 la
 PACF.
 
3. Diagnosis.
 Cuando
 encuentre
 los
 modelos
 que
 estoy...