¿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?)
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? Para ello, se realiza un análisis comparativo entre mo...
| Autores principales: | , , |
|---|---|
| Formato: | Artículo |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Autónoma de Nuevo León
2017
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://ensayos.uanl.mx/index.php/ensayos/article/view/4 |
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| author | Salazar-Núñez, Héctor F. Venegas-Martínez, Francisco Calderón-Villareal, Cuahutémoc |
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| description | 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? Para ello, se realiza un análisis comparativo entre modelos ARFIMA 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. |
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| publisher | Universidad Autónoma de Nuevo León |
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| spelling | ensayos-article-42023-09-27T18:24:44Z Is there Long Memory in Stock Markets, or Does it Depend on the Model, Period or Frequency? ¿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?) Salazar-Núñez, Héctor F. Venegas-Martínez, Francisco Calderón-Villareal, Cuahutémoc Stock Markets Long Memory Time Series Econometric Models N2 C58 Mercados bursátiles Memoria larga Métodos econométricos de series de tiempo N2 C58 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 study or the frequency of data (intraday, daily, weekly, etc.)? To do this, we perform a comparative analysis between the empirical results of ARFIMA and GARCH models. The stock markets that showed consistent results 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. 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? Para ello, se realiza un análisis comparativo entre modelos ARFIMA 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. Universidad Autónoma de Nuevo León 2017-04-28 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer-reviewed Article Artículo arbitrado por pares application/pdf https://ensayos.uanl.mx/index.php/ensayos/article/view/4 10.29105/ensayos36.1-1 Ensayos Revista de Economía; Vol. 36 No. 1 (2017): May 2017; 1-24 Ensayos Revista de Economía; Vol. 36 Núm. 1 (2017): MAYO 2017; 1-24 2448-8402 1870-221X spa https://ensayos.uanl.mx/index.php/ensayos/article/view/4/2 Derechos de autor 2017 Héctor F. Salazar-Núñez, Francisco Venegas-Martínez, Cuahutémoc Calderón-Villareal https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
| spellingShingle | Stock Markets Long Memory Time Series Econometric Models N2 C58 Mercados bursátiles Memoria larga Métodos econométricos de series de tiempo N2 C58 Salazar-Núñez, Héctor F. Venegas-Martínez, Francisco Calderón-Villareal, Cuahutémoc ¿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?) |
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