¿Cómo se ajusta un modelo GARCH a los rendimientos de una acción dadas las fechas de los anuncios de beneficios pasados? La volatilidad tenderá a ser mayor de lo que un modelo GARCH predeciría el día del anuncio.
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
Nilo
Puntos
6
Se puede ajustar un modelo GARCH con variables ficticias exógenas incluidas en la ecuación de la varianza condicional. Por ejemplo, si ha habido $m$ anuncios en el pasado, entonces $$ \sigma_{t}^2 = \omega + \alpha_1\varepsilon_{t-1}^2 + \beta_1\sigma_{t-1}^2 + \sum_{i=1}^m\gamma_i d_i $$ donde $d_i$ es una variable ficticia que corresponde al $i$ el anuncio.
(Si tiene razones para creer que cada anuncio tuvo el mismo efecto en la varianza condicional, entonces puede sustituir $\sum_{i=1}^m\gamma_i d_i$ con $\tilde d_i$ donde $\tilde d_i$ es una variable ficticia que equivale a uno en los días de anuncio y a cero en caso contrario. De este modo, se reduciría la varianza de la estimación con el riesgo de introducir algún sesgo. Pero si se modelan los anuncios de beneficios, la suposición de efectos iguales no parece realista, ya que los anuncios no son todos iguales. Entonces, el sesgo introducido de esta manera podría superar cualquier reducción de la varianza).
