GARCH(1,1) de mezcla normal: aplicaciones a la modelización de tipos de cambio

Resumen Algunas especificaciones recientes para procesos de error GARCH asumen explícitamente una varianza condicional que es generada por una mezcla de componentes normales, aunque con algunas restricciones de parámetros. Este artículo analiza el modelo general GARCH(1,1) de mezcla normal que puede captar la variación temporal en la asimetría y kurtosis condicionales. Un enfoque principal del artículo es proporcionar evidencia de que, para la modelización de tipos de cambio, los modelos GARCH(1,1) de mezcla normal de dos componentes generalizados rinden mejor que aquellos con tres o más componentes, y mejor que modelos GARCH simétricos y sesgados de la t de Student. Además de los extensos resultados empíricos basados en simulaciones y en datos históricos sobre tres tipos de cambio del dólar estadounidense (libra esterlina, euro y yen japonés), derivamos: expresiones para los momentos condicionales y no condicionales de todos los modelos; condiciones de parámetros para asegurar que los segundos y cuartos momentos condicionales y no condicionales sean positivos y finitos; y derivadas analíticas para la estimación de máxima verosimilitud de los parámetros del modelo y errores estándar de las estimaciones. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.