Análisis de series financieras de retornos con la metodología GARCH

dc.contributor.affiliationUniversidade de Santiago de Compostela. Facultade de Matemáticasgl
dc.contributor.authorVarela Trillo, Manuel
dc.contributor.tutorFebrero-Bande, Manuel
dc.contributor.tutorLópez Pérez, Alejandra
dc.date.accessioned2022-08-25T08:40:33Z
dc.date.available2022-08-25T08:40:33Z
dc.date.issued2021-07
dc.descriptionTraballo Fin de Grao en Matemáticas. Curso 2020-2021gl
dc.description.abstract[ES] El eje principal del trabajo es el análisis de las series financieras de retornos, presentando primero de forma teórica las herramientas necesarias y luego poniendo éstas en práctica con datos reales del IBEX35. Las series de retornos no presentan dependencia en su media y su modelización se centra casi exclusivamente en la alta heterocedasticidad condicional. A pesar de ello, también se incluyen los modelos ARMA orientados a la media de las series, ya que serán de ayuda a la hora de presentar los demás modelos. En el primer capítulo se presentan los retornos, las distribuciones más habituales que siguen y se desarrolla su principal característica, la volatilidad. En el segundo capítulo se tratan los conceptos fundamentales como la definición de serie de tiempo, la necesidad de imponer estacionariedad o la función de autocorrelación. En el tercer capítulo se estudian los modelo Box-Jenkins confeccionados para modelar la media y se pondrán en práctica con datos reales del IBEX35. Para terminar, en el cuarto capítulo se presentarán los modelos de heterocedasticidad condicional, destacando el modelo GARCH. También se incluirán dos variantes de éste y se aplicarán los conceptos a los anteriores datos para completar el análisis.gl
dc.description.abstract[EN] The main axis of the work is the analysis of the financial series of returns, First introducing the theory of the necessary tools and then putting it into practice with real data from the IBEX35. The return series do not show dependence on their mean and their modeling focuses almost exclusively on high conditional heteroscedasticity. Despite this, the ARMA models geared to the mean of the series will also be included, as they will be helpful when presenting the other models. The first chapter presents the returns, the most common distributions that follow and its main characteristic, volatility, will be developed. The second chapter deals with fundamental concepts such as the definition of a time series, the need to impose stationarity or the autocorrelation function. In the third chapter, the Box-Jenkins models proposed to model the mean are studied and will be put into practice with real data from the IBEX35. Finally, in the fourth chapter the conditional heteroscedasticity models will be presented, highlighting the GARCH model. Two variants of this will also be included and all the concepts will be applied to the previous data to complete the analysis.gl
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10347/29139
dc.language.isospagl
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
dc.rights.accessRightsopen accessgl
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.titleAnálisis de series financieras de retornos con la metodología GARCHgl
dc.typebachelor thesisgl
dspace.entity.typePublication

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