Resumen

Discutimos la calibración de las distribuciones hiperbólicas generalizadas univariadas y multivariadas, así como sus subclases hiperbólica, varianza gamma, gaussiana inversa normal y distribución Students-t asimétrica, para los logaritmos diarios de siete de las acciones mineras más líquidas listadas en la Bolsa de Valores de Johannesburgo. Para estimar los parámetros del modelo a partir de distribuciones históricas, utilizamos un algoritmo basado en maximización de expectativas para el caso univariado y un algoritmo de estimación condicional de maximización de expectativas multiciclo para el caso multivariado. Evaluamos las estadísticas de bondad de ajuste utilizando la verosimilitud, el criterio de información de Akaike y la distancia de Kolmogorov-Smirnov. Finalmente, inspeccionamos la estabilidad temporal de los parámetros y observamos implicaciones como criterios para distinguir entre modelos. Para comprender mejor la estructura de dependencia de las acciones, ajustamos el MGHD y sus sub

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Calibración; Univariado; Multivariado; Distribuciones hiperbólicas generalizadas; Rendimientos de acciones; Estabilidad de parámetros
• Keywords:Calibration; Univariate; Multivariate; Generalized hyperbolic distributions; Stock returns; Parameter stability