Resumen de Avances recientes en métodos bootstrap para procesos ARCH: una aplicación en el mercado español de valores
Jesús Ángel Miguel Álvarez, M. Pilar Olave Rubio
En este trabajo se presenta la metodología bootstrap como una alternativa para construir intervalos de predicción en series temporales cuando las hipótesis usuales de los métodos clásicos no son sostenidas por los datos, o cuando el tamaño muestra) no es suficientemente elevado para garantizar los resultados asintóticos que dichos métodos ofrecen.
Este artículo proporciona una revisión de los métodos bootstrap cuando las series analizadas son heterocedásticas, haciendo especial énfasis en la predicción con modelos ARCH en media.
Por último, se presenta un estudio empírico sobre el mercado español de valores donde se aplica la metodología bootstrap para la construcción de intervalos de predicción.
