Metodología para la estimación del drift de la tasa de cambio (usd/cop) a través de modelos bayesianos. (Methodology for the estimation of the drift of the exchange rate (usd/cop) through bayesian models)
Methodology for the estimation of the drift of the exchange rate (usd / cop) through bayesian models
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Resumen
El comportamiento volátil de la tasa de cambio USD/COP en la actualidad y sus efectos sobre la economía, hace necesario proponer modelos que logren estimar de mejor manera su comportamiento futuro; que faciliten la implementación de mecanismos para mitigar los efectos adversos de la volatilidad. La incorporación de expectativas de expertos a través de modelos bayesianos, pueden ser implementados para mejorar la predicción de esta variable; el objetivo de este trabajo es proponer una metodología de estimación del drift para la TRM, mediante modelos bayesianos, basados en información de expertos y su integración con los datos históricos de dicha variable.
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Referencias (VER)
Banco de la República. (29 de Julio de 2016). Recuperado de http://www.banrep.gov.co/es/comunicado-29-07-2016
Banco de la República. (5 de 12 de 2016). Metodología del cálculo de la TRM. Recuperado de http://www.banrep.gov.co/sites/default/files/reglamentacion/archivos/Boletin_64_18_dic_2015_%20DODM_146.pdf
Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional. Journal of Econometrics, 307-327.
Box, G., & G. T. (1973). Bayesian inference in statistical analysis. Canada: Addison-Wesley Publishing Company.
Engle, R. (1982). Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inlation. The Econometric Society, 987-1008.
Fayad, C., Fortich, R. y Vélez, I. (2009). Proyección de la tasa de cambio de Colombia bajo condiciones de PPA: evidencia empírica usando VAR. Estudios Gerenciales Universidad ICESI, 211-226.
Gujarati, D., y Porter, D. (2009). Econometría (5 ed.). Ciudad de México, México: Mc Graw Hill.
Henao, J. y Rivera, L. (2006). Modelado del índice de tipo de cambio real colombiano usando redes neuronales artificiales. Cuadernos de administración, 319-336.
Hernández, M. (2006). Toma de decisiones en las empresas: entre el arte y la técnica: metodologías, modelos y herramientas. Bogotá, Colombia: UniAndes.
Hull, J. (2012). Options, futures and other derivatives. England: Pearson Education Limited.
Jackman, S. (2009). Bayesian Analysis for the social sciences. USA: Wiley.
Levin, R. y Rubin, D. (2004). Estadística para administración y economía. Mexico: 7.
Montenegro, R. (2010). Medición de la volatilidad en series de tiempo financieras, Una evaluación a la tasa de cambio representativa. Finanzas y Políticas económicas Universidad Católica, 125-132.
Obregón Sanin, I. (1975). Teoría de la probabilidad. California: Limusa.
Revista dinero. (18 de Mayo de 2016). Deuda externa llega a su mayor nivel desde 2003.
Taylor, S. (1986). Modelling Financial Time Series (2 ed.). New York: John Wiley & Sons.
Tsay, R. (2005). Analysis of Financial Time Series segunda edición. New Jersey: Wiley-interscience.
Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of econometrics, 31(3),
307-327.
Taylor, S. Modeling Financial Time Series, New York: John Wiley & Sons. 1986.
Engle, Robert F. “Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K. Inlation”. Econométrica, 50: 987-1008. 1982.
Banco de la República. (5 de 12 de 2016). Metodología del cálculo de la TRM. Recuperado de http://www.banrep.gov.co/sites/default/files/reglamentacion/archivos/Boletin_64_18_dic_2015_%20DODM_146.pdf
Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional. Journal of Econometrics, 307-327.
Box, G., & G. T. (1973). Bayesian inference in statistical analysis. Canada: Addison-Wesley Publishing Company.
Engle, R. (1982). Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inlation. The Econometric Society, 987-1008.
Fayad, C., Fortich, R. y Vélez, I. (2009). Proyección de la tasa de cambio de Colombia bajo condiciones de PPA: evidencia empírica usando VAR. Estudios Gerenciales Universidad ICESI, 211-226.
Gujarati, D., y Porter, D. (2009). Econometría (5 ed.). Ciudad de México, México: Mc Graw Hill.
Henao, J. y Rivera, L. (2006). Modelado del índice de tipo de cambio real colombiano usando redes neuronales artificiales. Cuadernos de administración, 319-336.
Hernández, M. (2006). Toma de decisiones en las empresas: entre el arte y la técnica: metodologías, modelos y herramientas. Bogotá, Colombia: UniAndes.
Hull, J. (2012). Options, futures and other derivatives. England: Pearson Education Limited.
Jackman, S. (2009). Bayesian Analysis for the social sciences. USA: Wiley.
Levin, R. y Rubin, D. (2004). Estadística para administración y economía. Mexico: 7.
Montenegro, R. (2010). Medición de la volatilidad en series de tiempo financieras, Una evaluación a la tasa de cambio representativa. Finanzas y Políticas económicas Universidad Católica, 125-132.
Obregón Sanin, I. (1975). Teoría de la probabilidad. California: Limusa.
Revista dinero. (18 de Mayo de 2016). Deuda externa llega a su mayor nivel desde 2003.
Taylor, S. (1986). Modelling Financial Time Series (2 ed.). New York: John Wiley & Sons.
Tsay, R. (2005). Analysis of Financial Time Series segunda edición. New Jersey: Wiley-interscience.
Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of econometrics, 31(3),
307-327.
Taylor, S. Modeling Financial Time Series, New York: John Wiley & Sons. 1986.
Engle, Robert F. “Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K. Inlation”. Econométrica, 50: 987-1008. 1982.