Prueba de sesgo sobre rendimientos financieros en el mercado colombiano

Marisol Valencia; Jhon Bedoya

doi:10.17533/udea.le.n80a3

Auteurs-es

Marisol Valencia Université nationale de Colombie
Jhon Bedoya Université nationale de Colombie

DOI :

https://doi.org/10.17533/udea.le.n80a3

Mots-clés :

décisions d’investissement, économie financière, distributions spécifiques, comportement financier

Résumé

La caractérisation des rendements financiers dépend en grande partie de leur comportement probabiliste. Celui-ci peut être mal calculé, ce qui conduit à des mauvaises décisions économiques dans l’évaluation des actifs, dans le choix de portefeuilles ou bien dans la mesure du risque de marché. Cet article propose un test qui permet de déterminer l'ajustement des rendements de l'Indice Général de la Bourse de Colombie (IGBC) sur les distributions suivantes: normale, normale biaisée et T biaisé. Le niveau du biais est mesuré pour ensuite établir une comparaison avec la performance du test avec un autre test existant, lequel n’est utilisé que pour la détection de l'asymétrie. On constate que, effectivement, le test proposé caractérise les rendements du marché boursier colombien, à différence d’autre test qui ne font qu’avertir l’existence d’un biais sans déterminer la distribution qui explique le comportement des rendements.

|Résumé

= 297 veces | PDF (ESPAÑOL (ESPAÑA))

= 185 veces| | HTML (ESPAÑOL (ESPAÑA))

= 111 veces|

Téléchargements

Les données relatives au téléchargement ne sont pas encore disponibles.

Bibliographies de l'auteur-e

Marisol Valencia, Université nationale de Colombie

Chercheur et PhD (c) Université nationale de Colombie.

Jhon Bedoya, Université nationale de Colombie

Chercheur et MI (c) en ingénierie administrative. Université nationale de Colombie.

Références

Arellano-Valle, Reinaldo; Bolfarine, Heleno & Lachos, Víctor (2005). “Skew- Normal Linear Mixed Models”, Journal of Data Science, Vol. 3, pp. 415–438.

Azzalini, Adelchi (1985). “A class of distributions which includes the Normal ones”, Scandinavian Journal of Statistics, Vol.12, No. 2, pp. 171–178.

Azzalini, Adelchi & Dalla Valle, Alessandra (1996). “The Multivariate Skew-Normal Distribution”, Biometrika, Vol.83, No.4, pp. 715–726.

Azzalini, Adelchi & Capitanio, Antonella (1999). “Statistical applications of the multivariate skew Normal distribution”, Journal of the Royal Statistical Society: Series B, Vol. 61, No. 3, pp. 579–602. Retrieved from http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1467-9868.00194/abstract (Abril de 2013).

Bolfarine, Heleno; Montenegro, Lourdes & Lachos, Víctor (2007). “Influence Diagnostics for Skew-Normal Linear Mixed Models”, Sankhya: The Indian Journal of Statistic, Vol. 69, Part. 4, pp. 648–670.

Caicedo, Edinson; Claramunt, Mercé & Casanovas, Monserrat (2011a). “Teoría actuarial en la cuantificación de las pérdidas por exposición a riesgo de crédito: una aplicación al mercado colombiano”, Academia: Revista Latinoamericana de Administracion, No. 47, pp. 112–125. Recuperado de: http://revistaacademia.uniandes.edu.co/index.php/Cladea/article/ viewFile/421/492 (Abril de 2013).

Caicedo, Edinson; Claramunt, Mercé & Casanovas, Monserrat (2011b). “Medición del riesgo de crédito mediante modelos estructurales: una aplicación al mercado colombiano”,Cuadernos de Administración, Vol. 24, No. 42, pp. 73–100. Recuperado de: http://www.redalyc.org/ pdf/205/20520042004.pdf (Abril de 2013).

Chunhachinda, Pornchai; Dandapani, Krishnan; Hamid, Shahid & Prakash, Arun (1997). “Portfolio selection and skewness: Evidence from international stock markets”, Journal of Banking & Finance,Vol. 21, Issue 2, pp. 143–167. Recuperado de: http://www.sciencedirect.com/science/ article/pii/S0378426696000325 (Septiembre de 2013).

Dubova, Irina (2005). “La validación y aplicabilidad de la teoría de portafolio en el caso colombiano”, Cuadernos de Administración, Vol. 18, No.30, pp. 241–279.

Duran−Vasquez, Rocío; Lorenzo−Valdes, Arturo & Ruiz−Porras, Antonio (2013). “A GARCH model with autorregresive conditional asym¬metry to model time-series: An application to the returns of the Mexican stock market index”, MPRA Paper, No. 46328. Munich Personal Re-PEc Archive. Recuperado de: http://mpra.ub.uni-muenchen.de/46328/ (Abril de 2013).

Fernández, Horacio (2010a). “Egarch: un modelo asimétrico para estimar la volatilidad de series financieras”, Revista Ingenierías Universidad de Medellín, Vol. 9, No.16, pp. 49–60.

Fernández, Horacio (2010b). “Una aplicación del modelo EGARCH para estimar la volatilidad de series financieras”, Revista Ingenierías Universidad de Medellín, Vol. 9, No.17, pp. 95–104. Recuperado de: http://www. redalyc.org/articulo.oa?id=75017164005 (Enero de 2013).

Grajales, Carlos & Pérez, Fredy (2010). “Valor en riesgo para un portafolio con opciones financieras”, Revista Ingenierías Universidad de Medellín, Vol.9, No. 17, pp. 105–118. Recuperado de: http://www.redalyc.org/ pdf/750/75017164014.pdf (Mayo de 2013).

Hull, John (2009). Introducción a los mercados de futuros y opciones (6ta. Ed.). Mexico D.F.:Pearson.

León, Carlos & Vivas, Francisco (2010). “Dependencia de largo plazo y la regla de la raíz del tiempo para escalar la volatilidad en el mercado colombiano”, Borradores de economía, No. 603. Banco de la República de Colombia.

Lisi, Francesco (2007). “Testing asymmetry in financial time series”, Quantitative Finance, Vol. 7, Issue 6, pp. 687–696.

Mandelbrot, Benoît & Hudson, Richard (2006). Fractales y finanzas (1a Ed.). Barcelona: Editorial Tusquets.

Pérez, Fredy & Fernández, Horacio (2006). “Análisis de la volatilidad del índice general de la bolsa de valores de Colombia utilizando modelos ARCH”, Revista de Ingenierías Universidad de Medellín, Vol. 5, No. 8, pp. 13–33. Recuperado de: http://www.redalyc.org/pdf/750/75050803.pdf (Mayo de 2013).

Peters, Edgar E. (1994). Fractal Market Analysis: Applying Chaos Theory to Investment and Economics. New York: Wiley.

Valencia, Marisol (2010). Estimación en modelos lineales mixtos con datos continuos usando transformaciones y distribuciones no normales. Tesis para optar al título de Magíster en Estadística. Escuela de Estadística. Univer¬sidad Nacional de Colombia, Sede Medellín.

Vera, Rocío (2005). “Reseña de la metodología de construcción de los indi¬cadores más utilizados en Colombia: IPC, IPP, ITCR, IGBC”, Apuntes de Economía, No. 6. Recuperado de: http://www.icesi.edu.co/departamentos/economia/publicaciones/docs/Apecon6.pdf (Abril de 2013).

Vernic, Raluca (2005). “On the multivariate Skew-Normal distribution and its scale mixtures”, An. St. Univ. Ovidius Constanta, Vol. 13, No. 2, pp. 83–96. Recuperado de: http://www.emis.ams.org/journals/ASUO/ mathematics/pdf10/83_96_RVernic.pdf (Junio de 2013).