Estimating Volatility Returns Using ARCH Models. An Empirical Case: The Spanish Energy Market

Autores/as

  • Ricardo Alberola Departamento de Economía - Universidad de Antioquia

DOI:

https://doi.org/10.17533/udea.le.n66a2607

Resumen

Este artículo analiza las regularidades más comunes en las series de tiempo del rendimiento diario de las acciones del mercado de energía de España, desde un punto de vista empírico. Al ser una herramienta poderosa para modelar su volatilidad, ajustamos una selección de procesos de heterocedasticidad condicional autorregresiva (ARCH) a las series. Se encuentra que solo dos series tienen una relación significativa, aunque diferente, entre el rendimiento condicional esperado de la acción y su varianza condicional: Enagas, cuya relación es negativa y Cepsa, cuya relación es positiva. Se encuentra, además, que el mercado eléctrico ha sido el más volátil durante el período

analizado.

 

Palabras clave: series financieras, acciones, rendimiento, riesgo, volatilidad, modelos ARCH, puntos de cambio estructural. Clasificación JEL: C22.

 

Abstract:

 

This paper analyzes the most common regularities of daily stock returns time series in the Spanish Energy Market from an empirical point of view. As they are a powerful tool, we fit a selection of developments of Autoregressive Conditional Heteroscedastic (ARCH) processes to the series in order to model their volatility. The paper finds that just two series have a significant and different relationship between the expected conditional stock return and its own conditional variance: Enagas (negative) and Cepsa (positive). It also finds that the electric market has been the most volatile

market during the period under analysis.

 

Keywords: financial series, stock, return, risk, volatility, ARCH model, structural change points. JEL classification: C22.

 

Résumé:

 

Cet article analyse, du point de vue empirique, les fréquences les plus communes dans les séries de temps du rendement journalier des actions du marché espagnol de l’énergie. Etant donné qu’il s’agit d’un outil puissant pour modeler leur volatilité, nous avons ajusté les séries à travers une sélection de processus d’heterocedasticité conditionnelle autorégressive (ARCH). Nous trouvons qu’il n’y a que deux séries qu’on une relation significative mais différente entre le rendement conditionnel attendu de l’action et sa variance conditionnelle : il s´agit de Enagas dont sa relation est négative

et Cepsa dont sa relation est positive. Nos trouvons également que le marché d’électricité a été parmi tous les plus volatil pendant la période d’étude.

 

Mots clés: séries financières, actions, rendement, risque, volatilité, modèles ARCH, points de changement structurel. Classification JEL: C22.

|Resumen
= 220 veces | PDF
= 58 veces| | HTML (ENGLISH)
= 26 veces|

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Publicado

23-10-2009

Cómo citar

Alberola, R. (2009). Estimating Volatility Returns Using ARCH Models. An Empirical Case: The Spanish Energy Market. Lecturas De Economía, 66(66), 251–276. https://doi.org/10.17533/udea.le.n66a2607

Número

Sección

Artículos