¿Cómo Implementar un Modelo de Volatilidad usando Lenguaje R?

• Autores: Fernán Villa, Juan David Velásquez Henao, Paola Sanchez
• Localización: Lámpsakos, ISSN-e 2145-4086, ISSN 2145-4086, Nº. 6, 2011, págs. 38-45
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • How to Implement a Volatility Model Using R?
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• Resumen
  • español

    El modelado y pronóstico de series de tiempo financieras es una actividad de interés económico para los agentes del mercado. Las series de tiempo provenientes de ésta área a menudo presentan relaciones dinámicas complejas entre sus variables las cuales pueden ser capturadas mediante modelos de volatilidad. Estos pueden ser implementados en la mayoría de entornos de programación existentes. Sin embargo, la implementación de los modelos es compleja por no tener pautas para diseñar e implementar su código. Dado que R es un entorno de programación gratuito y estable, en este trabajo se proponen algunas pautas para diseñar e implementar el código de un modelo de volatilidad en R; como caso de ejemplo, se propone la creación del paquete Volatility que incluye el modelo de volatilidad GARCH y se mostrará su aplicabilidad al modelar la volatilidad de una serie de tiempo real.

  • English

    Modeling and forecasting of financial time series is an activity of economic interest for agent´s market. Time series from this area often displays complex dynamic relationships between its variables and it can be captured by volatility models. These models can be implemented in most existing programming environments. However, the license of these environments is not free; in addition, the implementation is complex because there aren´t guidelines for designing and implementing of the code. R is a free and stable programming environment, so this paper suggests some guidelines for designing and implementing the code in R of an volatility model; like an example case, this paper proposes the creation of Volatility package that includes the GARCH model and show its applicability in an volatility model of a real time series.