Resumen de Los efectos de largo plazo de la asimetría y persistencia en la predicción de la volatilidad: evidencia para mercados accionarios de América Latina

Raúl de Jesús Gutiérrez, Edgar Ortiz, Oswaldo García Salgado

• español

  Este trabajo propone una extensión al modelo CGARCH a fin de recoger las características de asimetría y persistencia de largo plazo, e investiga sus efectos en el modelado y predicción de la volatilidad condicional de los mercados accionarios de la región de América Latina en el periodo del 2 de enero de 1992 al 31 de diciembre de 2014. En el análisis dentro de la muestra, los resultados estimados de la familia de modelos CGARCH indican la presencia de efectos asimétricos significativos y persistencia de corto y largo plazos en la estructura de la volatilidad de los rendimientos accionarios. Los resultados empíricos también muestran que el uso de medidas simétricas y asimétricas y la prueba estadística de Hansen (2005) son excelentes alternativas para evaluar el poder predictivo de los modelos CGARCH asimétricos. La incorporación de la asimetría y persistencia de largo plazo en la ecuación de la varianza mejora significativamente las predicciones de la volatilidad fuera de la muestra para los mercados accionarios emergentes de Argentina y México.

• English

  This article proposes an extension to the CGARCH model in order to capture the characteristics of short-run and long-run asymmetry and persistence, and examine their effects in modeling and forecasting the conditional volatility of the stock markets from the region of Latin America during the period from 2 January 1992 to 31 December 2014. In the sample analysis, the estimation results of the CGARCH-class model family reveal the presence of short-run and long-run significant asymmetric effects and long-run persistency in the structure of stock price return volatility. The empirical results also show that the use of symmetric and asymmetric loss functions and the statistical test of Hansen (2005) are sound alternatives for evaluating the predictive ability of the asymmetric CGARCH models. In addition, the inclusion of long-run asymmetry and long-run persistency in the variance equation improves significantly the out of sample volatility forecasts for emerging stock markets of Argentina and Mexico.