Resumen

Esta investigación conecta dos campos económicos y financieros cruciales, las redes financieras y el pronóstico. Desde la perspectiva de las redes financieras, es posible mejorar las herramientas de pronóstico, ya que la econometría no incorpora en los modelos económicos estándar efectos de segundo orden, no linealidades y factores estructurales sistémicos. Utilizando rendimientos diarios de julio de 2001 a septiembre de 2019, empleamos técnicas de árbol de expansión mínima y grafo planar maximizado filtrado para pronosticar la volatilidad realizada del mercado de valores de 26 países. Probamos el poder predictivo de nuestros modelos principales frente a modelos de referencia de pronóstico dentro y fuera de la muestra. Nuestros resultados muestran que la longitud del árbol de expansión mínima es relevante para pronosticar la volatilidad en los mercados de valores europeos y asiáticos, mejorando el rendimiento de los modelos de pronóstico. Como una nueva contribución, la evidencia de este trabajo establece un mapa para profundizar en la comprensión

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Redes financieras; Pronóstico; Econometría; árbol de expansión mínima; Volatilidad del mercado de valores; Factores estructurales sistémicos
• Keywords:Financial networks; Forecasting; Econometrics; Minimum spanning tree; Stock market volatility; Systemic structural factors