Soy un estudiante de maestría que busca un tema de tesis. Por favor, tenga en cuenta que estoy estudiando Finanzas y aunque el componente de econometría de mi curso es bastante escaso en comparación con un grado de Econometría directa, gracias a Internet hay una gran cantidad de recursos por ahí para tratar de entenderlo por mi cuenta - con un poco de ayuda amistosa en el camino, por supuesto :)
Me gustaría aprovechar la tesis para aprender un nuevo modelo de regresión. En concreto, los modelos GARCH utilizados para predecir la volatilidad.
Según tengo entendido, el modelo GARCH-MIDAS (tal y como lo describen Engle et. al 2013) puede y ha sido utilizado con datos diarios de rentabilidad bursátil y datos macroeconómicos (normalmente trimestrales o mensuales) para producir previsiones de volatilidad que contengan componentes de largo y corto plazo. El modelo GARCH engloba las fluctuaciones de la volatilidad a corto plazo con reversión de la media, mientras que el componente MIDAS capta los efectos a largo plazo.
Esto es lo que deduzco tras haber revisado brevemente el documento a última hora de la noche. Cualquier corrección será bienvenida.
En cuanto a la experiencia en series temporales, puedo aplicar modelos AR, ARDL, VAR y VECM. Nunca he utilizado ARCH, GARCH, ni ninguna de sus variantes; aunque como he dicho me gustaría mucho aprender.
Supongo que lo único que pregunto es si es una opción factible para mí como estudiante sin enseñanza formal, pero con ganas de aprender por sí mismo. Si es así, ¿alguien puede indicarme algunos libros con exposiciones prácticas de los métodos de regresión GARCH y MIDAS? Supongo que un conocimiento de cada método por separado ayudaría mucho a combinar los dos.
Sus ideas y opiniones serán muy apreciadas.
