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Título : ESTIMACIÓN Y EVALUACIÓN DE MODELOS SERIES DE TIEMPO DEL COMPORTAMIENTO TIPO DE CAMBIO PESO-DÓLAR EN EL PERÍODO 2000-2010
Autor : Dr. Flores Ortega, Miguel
SALAZAR NUÑEZ, HECTOR FRANCISCO
Palabras clave : CAMBIO PESO-DÓLAR
Fecha de publicación : 20-may-2011
Resumen : In this work the exchange rate variable through time series models, short-term memory and long memory, is comparing the results from the regression to determine which the best alternative is. Are studied through regression analysis theories that attempt to explain exchange rate movements, such as: purchasing power parity, the monetary approach to exchange rate, monetary approach to the balance of payments, balanced portfolio models, BEER model and the traditional model of flows (FEER).The paper presents a detailed analysis of each model and presented evidence that validate the quality of the results, the investigation concluded that cutting models Keynesian monetary and present problems of autocorrelation and heterosedasticity, which from the econometric point of view invalidates any study and inference is made from them, so they are not useful for explaining the behavior of the peso dollar exchange rate in the selected period. The analysis of time series behavior of the exchange rate was based on the Box-Jenkins methodology, which corresponds to short memory ARIMA models that were released by Box and Jenkins (1976) and contributed to Tim Bollerslev GARCH (1986). The study was extended to test the long memory models released by Granger (1980) and Hosking (1981) are ARFIMA or FARIMA and FIGARCH, the latter by Ballie, Bollerslev and Mikkelsen (1996) and found interesting results are illustrated in detail. For long memory models are used tests for the same, which are generally accepted as the coefficient of Hurst (1956), Geweke and Porte-Hudak (1982) traditionally called GPH test and last testlocal Whittle likelihood estimators. The results obtained in the regression models suggest that the exchange rate is better explained by models that accept the variance is not constant over time, these being the GARCH models and FIGARCH. The best result was given by the fractionally integrated model, provided that all assumptions and constraints of the methodology.
Descripción : En el presente trabajo se estudia la variable tipo de cambio, a través de modelos series de tiempo, de memoria corta y memoria larga, comparando los resultados derivados de la regresión para determinar cuál es la mejor alternativa. Se estudian por medio del análisis de regresiones las teorías que tratan de explicar los movimientos del tipo de cambio, como son: paridad del poder de compra, enfoque monetario del tipo de cambio, enfoque monetario de la balanza de pagos, modelos de portafolio equilibrado, modelo BEER y el modelo tradicional de flujos (FEER). En el trabajo se presenta un análisis detallado de cada modelo y presentan las pruebas que validan la calidad de los resultados, en la investigación se concluye que los modelos de corte monetario y neo keynesiano presentan problemas de autocorrelación y heterocedasticidad, que desde el punto de vista econométrico invalida cualquier estudio e inferencia que se haga a partir de los mismos, por lo que no son útiles para el explicar el comportamiento del tipo de cambio peso dólar en el periodo seleccionado. El análisis de la serie de tiempo del comportamiento del tipo de cambio partió de la metodología Box-Jenkins, que corresponde a los modelos de memoria corta ARIMA que fueron dados a conocer por Box y Jenkins (1976) y Tim Bollerslev contribuyo con el modelo GARCH(1986). El estudio se extendió para probar los modelos de memoria larga dados a conocer por Granger (1980) y Hosking (1981) son ARFIMA o FARIMA y FIGARCH, este ultimo por Ballie, Bollerslev y Mikkelsen (1996) y se encontraron resultados interesantes que se ilustran a detalle. Para los modelos de memoria larga se utilizan pruebas de detección de la misma, que generalmente son aceptadas como son el coeficiente de Hurst (1956),Geweke y Porte-Hudak (1982) tradicionalmente llamada prueba GPH y por último la prueba del estimador puntual de Whittle. Los resultados arrojados de las regresiones de los modelos sugieren que el tipo de cambio está mejor explicado por modelos que aceptan la varianza no constante en el tiempo, siendo estos los modelos GARCH y FIGARCH. El mejor resultado obtenido fue dado por el modelo fraccionalmente integrado, cumpliendo este con todos los supuestos y restricciones de la metodología.
URI : http://www.repositoriodigital.ipn.mx/handle/123456789/12570
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