Fuente de financiamiento: UNQ Estado: Finalizado Tipo: Proyecto I+D
Departamento/s: Ciencia y Tecnología
Director/es: Ortega, Guilermo
Codirector/es: Ferrari, Hernán

resumen

Este proyecto estará orientado a desarrollar una metodología que permita determinar y cuantificar los efectos de causalidad producido exclusivamente por la volatilidad, entre varias series temporales financieras con comportamiento heterocedástico. Con la metodología puesta a punto y ya aplicada a un conjunto de series temporales, se usará la información de direccionalidad obtenida para la construcción de redes direccionales que permitan entender los efectos del contagio de las crisis, por ejemplo en el caso de estudiar series temporales de retornos del tipo cambiario. El objetivo es extender los alcances del test de Granger, desarrollado originalmente para series temporales lineales, fundamentalmente con modelos auto-regresivos (AR) a series temporales no lineales, que muestren una dependencia condicionada en la varianza, procesos auto-regresivos con heterocedasticidad condicionada (ARCH), usando para este fin la entropía de transferencia y que nos permite trabajar sin ajustarnos a un modelo determinado. Los objetivos específicos relativos al análisis de series temporales financieras son: 1) Mostrar el grado de interdependencia entre los mercados financieros, especialmente los latinoamericanos, y las relaciones de causalidad en sus dinámicas temporales 2) Analizar la existencia, o no, de efectos de contagio entre los mercados financieros durante los últimos años. 3) Analizar la influencia de los mercados internacionales en la economía latinoamericana. Si bien existen algunos métodos para determinar la causalidad en la varianza en series temporales financieras, las cuales presentan heterocedasticidad, todos ellos son modelo-dependientes puesto que basan sus hipótesis en que las series subyacentes se ajustan a un modelo del tipo ARCH/GARCH (o alguna de sus tantas variantes). A nuestro conocimiento no existe hasta el presente un método específico para detectar los efectos de causalidad exclusivamente provocados por la volatilidad de las series temporales y que sea model-free, y creemos que en esto reside la principal relevancia de nuestra propuesta. Como consecuencia de los resultados de nuestro trabajo, creemos que es de relevancia los siguientes puntos: 1) Analizar la incidencia de la volatilidad de los mercados financieros mundiales (y los latinoamericanos) en la dinámica de cada país, fundamentalmente en la dinámica de sus mercados financieros. 2) Comparar la causalidad de la volatilidad con la causalidad de las series en sí mismas.