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A New Forecasting Combination System for Predicting Volatility
Palabras clave:
Volatilidad, modelos de predicción de la volatilidad, combinaciones de pronósticos (es)estudiados, y de uso frecuente en el mejoramiento de la exactitud
de predicciones. En este artículo se presenta un nuevo modelo
compuesto no lineal, para la predicción de la volatilidad de activos. Dicho
modelo esta compuesto de una serie de modelos GARCH, anclados a un
conjunto de datos de series de tiempo, que emplean diferentes funciones
de pérdida, los cuales tienen el objetivo de capturar diferentes características
de la dinámica propia de la volatilidad. Se combinan predicciones
individuales, mediante el uso de la media aritmética simple, o de una red
neuronal artificial. Este modelo propuesto se emplea para predecir la rentabilidad
mensual de series de tiempo S&P500, llevando a concluir que el
nuevo enfoque permite predecir la volatilidad con mayor exactitud que
cada uno de los modelos GARCH considerados.
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