摘要：El artículo presenta una metodología que utiliza la serie de tiempos, para la predicción de los índices de los precios de cierre, que efectúan los centros de mercados bursátiles.El comportamiento actual responde a una expectativa generada sobre el valor de cambio producido en el momento precedente; es decir, a un valor esperado condicionado por la varianza del período anterior. El modelo GARCH es la parte fundamental de la investigación. Presenta de manera clara y detallada cada una de las actividades realizadas para la cuantificación del riesgo de mercado. Se aplica la metodología ARIMA para pronosticar los Rendimientos de la serie, que generalmente tienen una varianza no constante en el tiempo; es decir, presentan la existencia de heterocedasticidad y deben utilizarse los modelos autorregresivos generalizados de heterocedasticidad condicional, para la empresa en estudio.
其他摘要：The article presents a methodology that uses the time series, for forecasting indices closing prices, which made the stock market centers. The behavior response to a current generated on the expectation value of change in the preceding moment, ie an expected value conditioned by the variance of previous period. The GARCH model is the key part of the investigation. It presents a clear and detailed each of the activities undertaken to quantify market risk. ARIMA methodology is applied to predict the yields of the series, which generally have a variance is not constant over time, ie the existence of heteroscedasticity present and should be used generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, for the company under study.
关键词：Predicción; series de tiempo; heterocedasticidad;modelos autorregresivos; metodología GARCH;Forecasting; time series heteroscedasticity; autoregressive models; GARCH methodology
