Heterocedasticidad condicional, atípicos y cambios de nivel en series temporales financieras

Resumen

En esta Tesis se analizan tres características empíricas frecuentes en las series financieras: heterocedasticidad condicional, observaciones atípicas y cambios de nivel. En primer lugar, se analiza la relación entre el coeficiente de curtosis, la persistencia de las innovaciones sobre la volatilidad y la correlación de orden uno de las observaciones al cuadrado en los modelos GARCH(1,1) y ARSV(1). Dicha relación permite explicar por qué, para las mismas series, la persistencia se estima, a menudo, mayor en modelos GARCH que en ARSV. También se explica por qué los modelos ARSV gausianos parecen adecuados para explicar las propiedades de las series reales mientras que si se ajusta un modelo GARCH, la distribución condicional necesita ser leptocúrtica. A continuación, se estudia la presencia simultánea de observaciones atípicas y heterocedasticidad condicional en series temporales. Se investigan los efectos causados por atípicos en el diagnóstico y estimación de la heterocedasticidad condicional y se propone un procedimiento para tratar este problema. Por último, se propone un nuevo contraste para detectar cambios de nivel en series temporales, que es robusto a distribuciones marginales no gausianas y, en particular, a la presencia de heterocedasticidad condicional. Se propone también un procedimiento para el caso de múltiples cambios de nivel. Todos los resultados se ilustran con diferentes series financieras.