Resumen de Estimación QMV de modelos GARCH vs estimación no paramétrica de la volatilidad local en sieres temporales financieras con outliers

Julio A. Afonso Rodríguez

• español

  En este trabajo estudiamos el comportamiento de una clase de estimadores no paramétricos de la volatilidad local propuesta por Lally, Randal y Thomson (2001, 2004) en el contexto de distribuciones de colas anchas (leptocúrticas). Se trata de estimadores de escala localmente robustos basados en medias móviles finitas de las desviaciones cuadráticas de una serie temporal en torno a su nivel local posiblemente variable en el tiempo. Nuestro objetivo principal consiste, en primer lugar, en aportar nuevos resultados relativos a la no robustez de la estimación cuasi-máximo verosímil de modelos GARCH y, en segundo lugar, en estudiar la robustez de la estimación no paramétrica empleando como medida la magnitud del sesgo por contaminación del proceso subyacente de volatilidad por outliers (VO:

  volatility outliers). Los resultados analíticos obtenidos se completan con un estudio empírico comparativo de la estimación no paramétrica del proceso de volatilidad de varias series temporales financieras reales frente a la estimación por cuasi-máxima verosimilitud de un modelo GARCH.

• English

  In this paper, we study the robustness behavior of a class of non-parametric estimators of local volatility due to Lally, Randal and Thomson (2001, 2004) in the context of leptokurtic distributions. The nonparametric estimator is a local robust scale estimator based on finite moving-averages of the squared deviations of a time series from its local level, possibly time-variant. Our main object is to get new evidente about the non-robustness of the quasi-maximum likelihood estimator of a GARCH model, and to study the robustness of this non-parametric estimator throught the boundness of the contamination bias due to the contamination of the underlying volatility process by volatility outliers. Theoretical results are complemented with empirical results of the non-parametric estimation of the volatility process for several financial time series