Modelo AR-MA para Finanzas

Metodologías cuantitativas para finanzas
Regresión Lineal Aplicada
Clase 4
Natalia Gallardo
2014
Área Finanzas e Inversiones

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DIPLOMADO EN INVERSIONES Y MERCADOS FINANCIEROS

Organización clases y ayudantías
Fecha

Horario

Actividad

Sala

Lunes 17 de Noviembre

18:45 a 21:45 Clase 1

T901

Miércoles 19 de Noviembre 18:45 a 21:45  Clase 2T901

Viernes 22 de Noviembre

18:45 a 20:45  Ayudantía 1

T901

Lunes 24 de Noviembre

18:45 a 21:45 Clase 3/Trabajo grupal
(20%)

T901

Miércoles 26 de Noviembre 18:45 a 21:45  Clase 4

T901

Viernes 28 de Noviembre

18:45 a 20:45 Ayudantía 2

T901

Lunes 1 de Diciembre

18:45 a 21:45 Trabajo grupal (50%)

T901

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Contenidos:
• Procesos básicos de series de tiempo1:
• Autocorrelación
• RuidoBlanco
• Componente Autoregresivo (AR)
• Promedio Móvil (MA)
• Modelos ARMA

1 Esta clase fue realizada en base a las diapositivas del profesor Rodrigo Alfaro

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Modelación en Series de Tiempo

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Introducción
• Se define como serie de tiempo a una variable
observada en un período del tiempo.
• Sin embargo, en términos técnicos lo que se observa es
una realización aleatoria que se manifiesta a través de
una trayectoria de la variable.
• En términos del modelo binomial, se observa la
realización de una delas trayectorias. Por ello resulta
fundamental el continuo seguimiento de la variable de
interés con objeto de determinar sus posibles
movimientos futuros.

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Discusión
u2S0
uS0
udS0

S0
dS0

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Discusión
u2S0

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dS0

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d2S0

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DIPLOMADO EN INVERSIONES Y MERCADOS FINANCIEROS

Discusión
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u2S0
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dS0

dS0
d2S0

d2S0

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Introducción
• Sobre la base de lo anterior es posible predecir valores
futuros delas variables utilizando el paso. Esto no significa
que el pasado se repite, sino que el pasado contiene
información relevante para separar las posibles trayectorias
de aquellas que son menos probables de ocurrir.
• En lo que sigue introduciremos algunas definiciones
relevantes para caracterizar las variables en series de
tiempo. En términos generales denominaremos procesos a
“elementos”básicos que cumplen ciertas características y
que después asociaremos a variables financieras.

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Procesos Básicos de Series de Tiempo

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Autocorrelación
• En lo que sigue nos concentraremos en un único proceso de series
de tiempo.Vale decir es como que trabajemos con una única
variable financiera, ignorando su interacción con otras. Por
ejemplo concentrándose únicamente en el precio del cobre,
inflación o en la paridad peso‐dólar.
• Pese a que solo contamos con una única variable, la disponemos
en serie de tiempo por lo que podemos ver como se correlacionan
los valores actuales con sus pasados. Esto sería como que lavariable se mire a través del espejo del tiempo.
• Debido a que son correlaciones de la serie consigo misma se
denominan autocorrelaciones.

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Ejemplo
• En el archivo ipc.gdt encontrará información sobre el
Índice de Precios al Consumidor (IPC), que nos permitirá
calcular la inflación, la cual se define...