Un modelo estocástico sobre la predictibilidad del signo del retorno y su relación con la no linealidad en media

• Ospina Holguín, Javier Humberto ^[1] ; Caicedo Cerezo, Edinson ^[1]
  1. [1] Universidad del Valle (Colombia)

     Universidad del Valle (Colombia)

     Colombia

     
• Localización: Cuadernos de Administración, ISSN-e 1900-7205, ISSN 0120-3592, Vol. 21, Nº. Extra 36, 2008 (Ejemplar dedicado a: Especial Finanzas)
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • A Stochastic Model for Return Sign Predictability and How it Relates to Mean Nonlinearity
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    Se examina cómo es la relación entre la predictibilidad del signo del retorno y los momentos condicionales. Para este propósito se utiliza un modelo no lineal de series de tiempo que luego se restringe a una expansión de Taylor de orden uno en las innovaciones. Como resultado se muestra por qué la predictibilidad del signo, cuando existe, depende sólo de los momentos condicionales de orden impar (de la media condicional en el modelo restringido), lo que hace interesante evaluar la linealidad o no linealidad en media antes de intentar una predicción direccional. A modo de aplicación, se explora la existencia de no linealidad en media en el índice de la bolsa de Colombia IGBC mediante el test BDS bajo un filtro ARMA-GARCH y el test de White basado en redes neuronales bajo un filtro AR. Ambos tests muestran que la serie del IGBC exhibe no linealidad en media.

  • English

    This work examines the relationship between redictability of return sign and conditional moments. A nonlinear time series model, la ter restricted to a first-order Taylor expansion in the innovations, is used for this purpose. As a result, it is shown why sign predictability depends only on odd-numbered order conditional moments (on the conditional mean in the restricted model), which makes testing for linearity or non linearity in the mean interesting before attempting directional forecasting. As an application, the presence of nonlinearity in the mean in the Colombian stock exchange index IGBC is examined applying the BDS test to the residuals of an ARMA-GARCH filter and the White Neural Network Test for Nonlinearity to the residuals of an AR filter. Both tests show that the IGBC exhibits nonlinearity in the mean.