Bolsa de Valores de Lima y la volatilidad de los Mercados Financieros 2000 - 2018.

Abstract

Las fluctuaciones no predecibles de las economías en el mundo y la implementación de inversiones fomentan la búsqueda de métodos de modelamiento y proyección para establecer el comportamiento de un cierto índice de la bolsa de valores en particular. Es así que estudios realizados por diversos investigadores indican que la volatilidad de los mercados bursátiles puede ser capturada por modelos de varianza condicional ARCH que son capaces de predecir la varianza futura de un activo y de ese modo realizar un control y su modelamiento para un índice de bolsa de estudio en particula. El objetivo principal de esta investigación es encontrar un modelo ARCH para modelar el Índice General de la Bolsa de Valores de Lima (IGBVL) en relación de las bolsas más importantes que se encuentran relacionadas a la economía peruana para los períodos 2000 a 2018 con información diaria. Los resultados muestran que utilizando los criterios de Akaike (AIC) y Bayesiano de Schwarz (SC) se seleccionó al modelo ARCH (3) como el modelo ganador para el modelamiento y proyección del Índice General de la Bolsa de Valores de Lima (IGBVL) en relación a las bolsas de Estados Unidos (SP500), de España (IBX35), de Brasil (BOVESPA) y China (SHANGHAI) dado que presentan el menor valor de AIC y SC.