SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.18 issue3Loan Default Prediction: A Complete Revision of LendingClubA Measurement Proposal of Financial Inclusion in Mexico author indexsubject indexsearch form
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • Have no similar articlesSimilars in SciELO

Share


Revista mexicana de economía y finanzas

On-line version ISSN 2448-6795Print version ISSN 1665-5346

Abstract

MEDINA REYES, José Eduardo; CABRERA LLANOS, Agustín Ignacio  and  CRUZ AKE, Salvador. Modelos GARCH Gaussiano Difuso y EGARCH Gaussiano Difuso: Pronóstico del Mercado Cambiario. Rev. mex. econ. finanz [online]. 2023, vol.18, n.3, e855.  Epub May 13, 2024. ISSN 2448-6795.  https://doi.org/10.21919/remef.v18.3.855.

El presente artículo compara los métodos de varianza condicional GARCH y EGARCH, con respecto a la propuesta Fuzzy Gaussian GARCH y Fuzzy Gaussian EGARCH. Se pronosticó la rentabilidad de cuatro tipos de cambio en periodicidad diaria desde enero 2015 a noviembre 2022 y fuera de muestra, enero 2019 y diciembre 2022. Los resultados revelan que los modelos Fuzzy GARCH y Fuzzy EGARCH estiman mejor el comportamiento de la volatilidad de las series del mercado cambiario en comparación con las técnicas tradicionales. Por lo que, la recomendación es estimar otras variables de alta volatilidad para verificar la eficiencia de las técnicas difusas, sin embargo, la principal limitación es que no es posible aplicar las pruebas econométricas tradicionales para técnicas difusas porque los parámetros no son estimados con el logaritmo de máxima verosimilitud. La estimación de los parámetros de los modelos GARCH y EGARCH con teoría difusa es la propuesta de originalidad. En conclusión, las metodologías difusas tienen menos error al pronosticar la volatilidad de los tipos de cambio dentro muestra y fuera de muestra.

Keywords : Lógica Difusa; GARCH; EGARCH; FUZZY GARCH; FUZZY EGARCH.

        · abstract in English     · text in English     · English ( pdf )