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文章基本信息

  • 标题:No linealidad y asimetría en el proceso generador del Índice Ibex35
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  • 作者:PAZ RICO BELDA
  • 期刊名称:Estudios de Economía Aplicada
  • 印刷版ISSN:1133-3197
  • 电子版ISSN:1697-5731
  • 出版年度:2013
  • 卷号:31
  • 期号:2
  • 页码:555-575
  • 语种:Spanish
  • 出版社:Asociación Internacional de Economía Aplicada
  • 摘要:El trabajo analiza el comportamiento del Ibex35, durante el período que abarca desde enero de 1999 a diciembre de 2011, con el objetivo de comprobar si sigue un proceso diferente al paseo aleatorio, de tal forma que su rendimiento no se caracteriza por ser ruido blanco y resulta, en contra de lo que implica la hipótesis de los mercados eficientes, predecible. Para ello se va a tener en cuenta la posibilidad de que el proceso generador del rendimiento sea no lineal y se va a especificar un modelo STAR-APARCH, que permite un comportamiento no lineal, tanto de la media como de la varianza condicional. Los resultados empíricos evidencian que el comportamiento del Ibex35 sigue un proceso no lineal y asimétrico, tanto en la media como en la varianza condicional, rechazándose el cumplimiento de la versión débil de la hipótesis de los mercados eficientes.
  • 其他摘要:This paper analyzes the behaviour of Ibex35 from January 1999 to December 2001, in order to check if it follows a different process from random walk so its return is not a white noise and it can be predictable, against the efficient market hypothesis. For that, a nonlinear generating process of return will be considered and a STAR-APARCH model will be specified. This model allows a nonlinear behaviour in the conditional mean and in the conditional variance. The empirical results show that the Ibex35 follows a nonlinear and asymmetric process, both in the conditional mean as in the conditional variance, so the weak-version of efficient market hypothesis is rejected.
  • 关键词:Mercados eficientes; no linealidad; asimetría; media condicional; varianza condicional; modelos autorregresivos con umbral; Efficient Markets; Nonlinearity; Asymmetry; Conditional Mean; Conditional Variance; Threshold Autoregressive Models
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