Predicción Bootstrap en modelos Garch-M

• Autores: Jesús Ángel Miguel Álvarez, M. Pilar Olave Rubio
• Localización: XXV Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa: Vigo, 4-7 de abril de 2000, 2000, ISBN 84-8158-152-6, págs. 531-532
• Idioma: español
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen

  • El estudio del error de predicción a varios pasos de un modelo GARCH-M revela falta de simetría y exceso de curtosis lo que implica la necesidad de aproximar los cuantiles de su distribución. En este trabajo se propone un método bootstrap para construir intervalos predictivos en modelos de rentabilidad-riesgo donde las aproximaciones usuales no sean válidas.