Volatibilidad como controlarla.

Modelos Autorregresivos con Heterocedasticidad Condicional

3.1 Introducción


En muchas ocasiones en el área financiera se habla de generación de expectativas, (Arce, 1998), a partir demovimientos relativos que se produjeron en el pasado.

Por lo general, se relaciona la estabilidad o inestabilidad con los mercados financieros, pues su comportamiento inmediatamente anterior,produce fuertes ondas en la evolución de sus variables, que después de un gran salto que dura más, o menos días, tienden a retomar una senda de evolución tranquila. Por lo tanto, en variables comoestas, el comportamiento en el momento actual responde a una expectativa generada sobre el valor de cambio producido en el momento precedente; es decir, a un valor esperado condicionado por la varianzadel período anterior.

Los valores de los instrumentos financieros varian aleatoriamente en el tiempo en función del riesgo, este grado de variación se conoce como volatilidad. La volatilidadmuestra períodos turbulentos, con cambios bruscos, seguidos por otros períodos de calma con pequeñas fluctuaciones.

Sobre los modelos Arch, Engle cita situaciones que motivan y justifican lamodernización de la heterocedasticidad condicional autoregresiva. Estas serían las siguientes:

1. En primer lugar, la experiencia empírica lleva a contrarrestar períodos de amplia varianza deerror, seguidos de otros de varianza pequeña. Es decir, el valor de la dispersión del error respecto a su media, cambia en el pasado, por lo que es lógico pensar que un modelo que atienda en lapredicción a los valores de dicha varianza en el pasado, servirá para realizar estimaciones más precisas.

2. En segundo lugar, Engle expone la validez de estos modelos para determinar loscriterios de mantenimiento o venta de activos financieros. Los agentes económicos deciden esta cuestión en función de la información proveniente del pasado respecto al valor medio de la volatilidad...