Resumen de Intervalos de predicción bootstrap en el mercado de tipo de cambio
El desarrollo reciente del cálculo computacional permite la utilización de nuevas técnicas estadísticas en Economía. El problema de construir intervalos de predicción para series temporales asume el hecho de que la distribución de los errores sea conocida. En la práctica, no se cumple siempre, y los intervalos planteados no son satisfactorios. En este artículo se presenta una alternativa bootstrap para construir intervalos de predicción en un modelo ARMA(p,q) con errores heterocedásticos según un proceso GARCH(1, 1) cuya varianza condicional influye en la media del proceso. Este método se aplica al mercado de tipo de cambio. En particular, para los cambios PtaI$USA y Pta/DM se formula el modelo necesario y se plantean los intervalos de predicción adecuados.
