Departamento Académico de Economía

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El Departamento de Economía de la Pontificia Universidad Católica del Perú fue creado en agosto de 1969 y desde entonces el equipo de profesores que lo conforman se ha caracterizado tanto por su labor docente como por su dedicación permanente a la investigación de los temas relevantes para la sociedad y la economía peruana.
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    Modeling the Volatility of Returns on Commodities: An Application and Empirical Comparison of GARCH and SV Models
    (Pontificia Universidad Católica del Perú. Departamento de Economía, 2020-02) Fernández, Jean; Rodríguez, Gabriel
    Seven GARCH and stochastic volatility (SV) models are used to model and compare empirically the volatility of returns on four commodities: gold, copper, oil, and natural gas. The results show evidence of fat tails and random jumps created by supply/demand imbalances, international instability episodes, geopolitical tensions, and market speculation, among other factors. We also find evidence of a leverage effect in oil and copper, resulting from their dependence on world economic activity; and of an inverse leverage effect in gold and natural gas, consistent with the formerís role as safe asset and with uncertainty about the latterís future supply. Additionally, in most cases there is no evidence of an impact of volatility on the mean. Finally, we find that the best-performing return volatility models are GARCH-t for gold, SV-t for copper and oil, and SV with leverage effects (SV-L) for natural gas.
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    ÍtemAcceso Abierto
    Modelamiento de la volatilidad de las bolsas de valores de América Latina: Probabilidades variables y reversión promedio en un modelo de cambios de nivel randomizado.
    (Pontificia Universidad Católica del Perú. Departamento de Economía, 2015) Rodríguez, Gabriel
    Siguiendo el trabajo de Xu y Perron (2014), en este documento se aplica el modelo extendido de cambios de nivel aleatorios (RLS) a los retornos diarios de los mercados bursátiles de Argentina, Brasil, Chile, Mexico y Perú. A diferencia del modelo RLS básico, en este modelo se usan probabilidades cambiantes asociadas a periodos de retornos extremadamente negativos y además se incorpora un mecanismo de reversión a la media el cual depende de los cambios de nivel pasados y de las desviaciones de la media de largo plazo. Así, se estiman cuatro modelos de cambios de nivel aleatorios: el modelos RLS básico, el modelo RLS con probabilidades variantes, el modelo RLS con reversión a la media y finalmente, el modelo RLS que combina los dos aspectos ya mencionados. Los resultados muestran que los coe cientes estimados son signi cativos, en especial cuando se usa el modelo RLS con reversión a la media. Asimismo, se realizan estimaciones de modelos ARFIMA y GARCH a las series de volatilidad a las cuales se le ha sustraído el componente de cambios de nivel. Los resultados, muestran que una vez que dichos componentes son tomados en cuenta, las características de larga memoria y efectos GARCH desaparecen. Finalmente, un análisis de predicción es proporcionado el cual confi rma que los modelos RLS son más e ficientes que otros modelos clásicos de larga memoria.