Un modelo estoclástico de volatilidad con sesgo GH en la distribución T de Student.

Abstract

Este trabajo presenta una aplicación empírica de un modelo de volatilidad estocástica (SV) aplicado a los retornos bursátiles diarios de un grupo de países de América Latina (Argentina, Brasil, Chile, México y Perú) para el período 1996:01-2013:12. Se estima un modelo SV que incorpora tanto los efectos de apalancamiento, sesgo en la distribución y colas pesadas usando una distribución t-Student Generalizada Hiperbólica usando el algoritmo Bayesiano propuesto por Nakajima and Omori (2012). Los resultados del modelo se comparan con modelos de volatilidad estocástica con distribución t-Student simétrica mediante el uso del logaritmo de las verosimilitudes marginales. Asimismo un análisis de sensibilidad a las priors es proporcionado. Los resultados sugieren que hay efectos de apalancamiento en todas las series de retornos consideradas aunque no hay evidencia concluyente para el caso de Perú. De otro lado, perturbaciones sesgadas con colas pesadas son confirmadas para Argentina, mientras que la existencia de colas pesadas es obtenida para México, Brasil y Chile y perturbaciones Normales simétricas en el caso del Perú. En general, encontramos que la distribución GH Skew t-Student es adecuada en la modelación de los retornos diarios de Perú, Argentina y Brasil en comparación con los modelos tradicionales con distribución simétrica t-Student.This paper presents an empirical study of a stochastic volatility (SV) model for daily stocks returns data of a set of Latin-American countries (Argentina, Brazil, Chile, Mexico and Peru) for the sample period 1996:01-2013:12. We estimate SV models incorporating both leverage effects and skewed heavy-tailed disturbances taking into account the GH Skew Student’s t-distribution using the Bayesian estimation method proposed by Nakajima and Omori (2012). A model comparison between the competing SV models with symmetric Student.s t-disturbances is provided using the log marginal likelihoods and a prior sensitivity analysis is also provided. The results suggest that there are leverage effects in all returns considered but there is not enough evidence for the case of Peru. Furthermore, skewed heavy-tailed disturbances are confirmed only for Argentina, symmetric heavy-tailed disturbances for Mexico, Brazil and Chile, and symmetric Normal disturbances for Peru. Furthermore, we find that the GH Skew Student’s t-disturbance distribution in the SV model is successful in describing the distribution of the daily stock return data for Peru, Argentina and Brazil over the traditional symmetric Student’s t-disturbance distribution.