Retornos metálicos, rendimiento de las acciones y volatilidad del mercado de valores

dc.contributor.authorZevallos, Mauricio
dc.contributor.authorCarpio, Carlos del
dc.date.accessioned2018-04-10T19:53:51Z
dc.date.available2018-04-10T19:53:51Z
dc.date.issued2015
dc.description.abstractDada la amplia participación de acciones mineras en el mercado de valores peruano, la Bolsa de Valores de Lima (BVL) resulta un escenario ideal para explorar tanto el impacto de los ren- dimientos de acciones de metales en los rendimientos de las acciones mineras y la volatilidad del Mercado de valores, así como los co-movimientos entre los rendimientos de las acciones mineras y los rendimientos de los metales. Este estudio es un primer intento en explorar estos temas usando precios internacionales de los metales y los precios de las acciones mineras más importantes de la BVL y del índice IGBVL. Para conseguir esto, hemos usado modelos GARCHunivariados para modelar las volatilidades individuales, y el método de Media Móvil Ponderada Exponencialmente (EWMA) y modelos GARCH multivariados con correlaciones de variantes en el tiempo a modelos de co-movimientos en rendimientos. Hemos encontrado que las volatilidades imitan el comportamiento de las volatilidades de los metales y que hay importantes niveles de correlación entre los metales y el retorno de las acciones mineras. Adicionalmente, encontramos correlaciones variantes en el tiempo con un comportamiento distintivo en periodos diferentes, el que aumenta potencialmente en relación con eventos históricos internacionales o nacionales.es_ES
dc.description.abstractGiven the extensive participation of mining stocks in the Peruvian stock market, the Lima Stock Exchange (BVL) provides an ideal setting for exploring both the impact of metal returns on mining stock returns and stock market volatility, and the comovements between mining stock returns and metal returns. This research is a first attempt to explore these issues using international metal prices and the prices of the most important mining stocks on the BVL and the IGBVL index. To achieve this, we use univariate GARCH models to model individual volatilities, and the Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) method and multivariate GARCH models with time-varying correlations to model comovements in returns. We found that Peruvian mining stock volatilities mimic the behavior of metal volatilities and that there are important correlation levels between metals and mining stock returns. In addition, we found time-varying correlations with distinctive behavior in different periods, with rises potentially related to international and local historical events.en_US
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.18800/economia.201501.003
dc.identifier.urihttp://revistas.pucp.edu.pe/index.php/economia/article/view/13734/14358
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perú. Fondo Editoriales_ES
dc.publisher.countryPE
dc.relation.ispartofurn:issn:2304-4306
dc.relation.ispartofurn:issn:0254-4415
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0*
dc.sourceEconomía; Vol. 38, Núm. 75 (2015)es_ES
dc.subjectEconomíaes_ES
dc.subjectCo-Movimientoses_ES
dc.subjectMercado de Valores Peruanoes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01
dc.titleRetornos metálicos, rendimiento de las acciones y volatilidad del mercado de valoreses_ES
dc.title.alternativeMetal Returns, Stock Returns and Stock Market Volatilityen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.type.otherArtículo

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