¿Existe memoria larga en mercados bursátiles, o depende del modelo, periodo o frecuencia?
| Autor | Héctor F. Salazar-Núñez - Francisco Venegas-Martínez - Cuauhtémoc Calderón-Villareal |
| Cargo | Escuela Superior de Economía, Instituto Politécnico Nacional - Escuela Superior de Economía, Instituto Politécnico Nacional - Departamento de Estudios Económicos, Colegio de la Frontera Norte, A.C. |
| Páginas | 1-24 |
Ensayos Revista de Economía, Vol. 36, No.1, pp. 1-24, Mayo 2017
¿Existe memoria larga en mercados
bursátiles, o depende del modelo, periodo o
frecuencia?
Is there Long Memory in Stock Markets, or Does it Depend on
the Model, Period or Frequency?
Héctor F. Salazar-Núñez*
Francisco Venegas-Martínez**
Cuauhtémoc Calderón-Villareal***
Recibido: 11 septiembre 2015/ Aceptado: 13 julio 2016
Resumen
El presente trabajo cuestiona si realmente existe memoria larga en los
principales mercados accionarios del mundo y, en caso de que esta exista, a
qué se debe: ¿al tipo de modelos econométricos empleados, al periodo o la
frecuencia de los datos? P ara ello, se realiza un análisis comparativo entre
modelos ARFIM A y GARCH. Los únicos mercados que mostraron
resultados consistentes de memoria larga, independientemente del método,
periodo y frecuencia, fueron China y Corea del Sur. El primero tiene
memoria larga y el segundo, corta.
Clasificación JEL: N2, C58.
Palabras clave: Mercados bursátiles. Memoria larga. Métodos ec onométricos
de series de tiempo.
Abstract
This paper analyses the existence of long memory in the major stock markets
in the world, and if this is the case, whether it’s due to the type of
econometric models used, the period of stud y or the frequency of data
*Escuela Superior de Economía, Instituto Politécnico Nacional. Correo electrónico:
hectorsalazar313@gmail.com
**Escuela Superior de Economía, Instituto Politécnico Nacional. Correo electrónico:
fvenegas1111@yahoo.com.mx
***Departamento de Estudios Económicos, Colegio de la Frontera Norte, A.C. Correo
electrónico: ccalderon17@outlook.com
Ensayos Revista de Economía
2
(intraday, daily, weekly, etc.)? T o do this, we perform a comparative analysis
between t he empirical results of ARFIMA and GARCH models. The s tock
markets that showed consistent r esults of long memory, regardless of the
method, the period and the frequency were China and South Korea. The first
one exhibits long memory, and the other a short one.
JEL classification: N2, C58
Keywords: Stock Markets. Long Memory. Time Series Econometric Models.
Introducción
Existen muchas investi gaciones sobre el fenómeno de memoria en índices
bursátiles, entre los cuales se encuentran el trabajo pionero de Hurst (1951),
el cual dio origen a modelos econométricos con memoria (corta o larga), o
bien como el propuesto por Granger y Joyeux (1980) y Hosking (1981),
llamado modelo autorregresivo fraccionalmente integrado de medias móviles
(ARFIMA o FARIM A), o el Baillie et al. (1996), llamado modelo
autorregresivo generalizado de heterocedasticidad condicional
fraccionalmente integrado (FIGARCH), y todas sus variantes. Por otro lado,
la manera de probar la existencia de memoria en una serie de tiempo ha ido
cambiando, ya sea por la eliminación o introducción de nuevos argumentos o
por la forma en que se estima el coeficiente de Hurst, lo cual conlleva a
enfoques paramétricos, no paramétricos o semiparamétricos. Las pruebas más
comunes son las propuestas por Geweke y Porter-Hudak (GP H) (1983),
Higuchi (1988) y Robinson (1995) , y algunas otras de tipo heurístico como el
método del correlograma y el método de la varianza agregada (Taqqu et al.,
1995).
La importancia de probar la existencia de memoria, ya sea corta o larga, en
una serie de tiempo, proviene de dos aspectos. Primero, hay que escoger el
modelo adecuado que logre captar el fenó meno, ya que los modelos
tradicionales basados en la hipótesis de mercado eficiente de Malkiel y Fama
1970 (caminata aleatoria), en donde el dato relevante es el inmediato a nterior,
no permite retener en la memoria eventos muy remotos. En contraste, los
modelos que captan la memoria suponen que toda la serie es importante,
dado que el último dato de la serie de tiempo también impacta al primero e n
diferente proporción. En segundo lugar, hay que generar mejores pronósticos
para la toma de decisiones, sean de carácter económico o financiero.
Los resultados de los trabajos que tratan de p robar la existencia de memoria
en índices b ursátiles han sido marginales; por ejemplo, Cheung y Lai (1995)
analizan dieciocho índices de mercado con frecuencia mensual en el periodo
1970-1992, y encuentran memoria larga en Austria, España, Italia y Japón.
Para continuar leyendo
Solicita tu prueba