En este trabajo se evaluó el ajuste de cinco modelos de previsión de la varianza utilizando una serie de precios de la soja, una materia prima negociada en el Chicago Board of Trade (CBOT), con datos de alta frecuencia. Los modelos utilizados fueron GARCH, FIGARCH y ARFIMA. Fue posible observar características de esta serie de precios de una materia prima negociada globalmente que eran totalmente diferentes de las de los activos financieros estudiados anteriormente, posiblemente debido a la característica continua de los precios observados, inducida por su negociación global independiente de sesiones de negociación con principio y fin. Se pudo concluir que las series de datos de alta frecuencia contienen información adicional a las series de datos diarios, también en el caso estudiado de los precios de la soja, y que el modelo GARCH(1,1) tradicional funciona bien también en el caso de los datos de alta frecuencia, así como los de la familia ARFIMA. Se recomienda seguir investigando para el caso de los modelos FIGARCH, en busca de un mejor ajuste.
1. INTRODUCCIÓN
La predicción de la volatilidad de los precios de los activos, en general, ha sido un tema ampliamente explorado por los investigadores en esta área. Su relevancia en relación con los mecanismos de formación de precios, análisis de alternativas de inversión, fijación de precios de derivados y gestión de riesgos, principalmente a través de estrategias de cobertura, es bastante elevada y reconocida en la literatura.
Al mismo tiempo, el estudio de la volatilidad basado en datos de alta frecuencia es un tipo de trabajo relativamente reciente, pero que ha ido creciendo debido a la mayor disponibilidad de este tipo de datos. Los llamados datos de alta frecuencia son aquellos que incluyen información de precios en periodos intradiarios, cuya producción requiere sistemas electrónicos de recogida y almacenamiento de información. Su disponibilidad es reciente con la llegada de los sistemas informatizados y, en el caso de las materias primas, tras la adopción generalizada de prácticas de negociación global.
Entre los activos considerados commodities relevantes para el mercado brasileño, incluso en relación a nuevas inversiones y sus opciones, la soja es tal vez uno de los pocos para los cuales se dispone de este tipo de información de precios intradiarios de alta frecuencia. En el caso de la soja, esto se debe a su negociación global ininterrumpida en la Bolsa Mercantil de Chicago.
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