Resumen

Basándonos en el modelo de tipo GARCH-RV, descomponemos la volatilidad realizada en variación de trayectoria de muestra continua y variación de salto discontinua y, a continuación, proponemos un nuevo modelo de volatilidad que denominamos modelo de tipo GARCH con variación continua y de salto (modelo de tipo GARCH-CJ). Utilizando los datos de alta frecuencia de 5 minutos del índice HUSHEN 300 de China, estimamos los parámetros del modelo de tipo GARCH, el modelo de tipo GARCH-RV y el modelo de tipo GARCH-CJ, y comparamos el poder predictivo de los tres tipos de modelos con respecto a la volatilidad futura. Los resultados muestran que la volatilidad realizada y la variación de trayectoria de muestra continua tienen cierto poder predictivo de la volatilidad futura, pero la variación de salto discontinuo no tiene ese tipo de función. Es más, el modelo de tipo GARCH-CJ tiene más poder para predecir la volatilidad futura que los otros dos tipos de modelos. Por lo tanto, el modelo de tipo GARCH-CJ es mucho más útil para la investigación sobre la fijación de precios de los activos de capital, la valoración de valores derivados, etc.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering
• Palabras claves:modelo tipo, garch, variación de trayectoria de muestra continua, variación de salto discontinua, volatilidad futura, valoración de activos de capital, cierto poder predictivo, valoración de valores derivados, datos de alta frecuencia, nuevo modelo de volatilidad
• Keywords:type model, garch, continuous sample path variation, discontinuous jump variation, future volatility, capital assets pricing, certain predictive power, derivative security valuation, high frequency data, new volatility model