Comparación de la estimación de la volatilidad de una serie financiera, a través de la metodología del filtro de Kalman y el filtro de partículas en el contexto de los modelos de espacio-estado
Mediante un ejercicio comparativo, el objetivo del presente trabajo, es estimar la volatilidad de una serie financiera a través de dos algoritmos; el filtro de Kalman y el filtro de partículas, abordados en el contexto de los modelos de espacio de estado, y evaluar su capacidad para realizar estimac...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/118367 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/118367 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Sequences (Mathematics) Volatilidad Filtro de kalman Máxima verosimilitud Filtro de partículas Función de densidad posterior Seqüències (Matemàtica) Classificació AMS::62 Statistics::62L Sequential methods Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística::Estadística matemàtica |
| Sumario: | Mediante un ejercicio comparativo, el objetivo del presente trabajo, es estimar la volatilidad de una serie financiera a través de dos algoritmos; el filtro de Kalman y el filtro de partículas, abordados en el contexto de los modelos de espacio de estado, y evaluar su capacidad para realizar estimaciones los más eficientes y fiables posibles. La serie financiera que se utiliza, es la serie del índice bursátil IBEX 35 , que es el índice de referencia de la bolsa española. La comparación de la estimación obtenida con ambos algoritmos, se realizará a través de una proxy de la volatilidad, que es el logaritmo de los rendimientos al cuadrado log(r_t^2 ); de esta forma se analiza que método aproxima de mejor manera el comportamiento de la volatilidad de la serie de estudio |
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