Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/2445/215132
Title: Comparación de Modelos GARCH y Volatilidad Realizada en la Predicción de la Volatilidad del Tipo de Cambio USD/EUR
Author: Du, Haodong
Director/Tutor: Rufino Alcalde, Hector
Keywords: Teoria de la predicció
Anàlisi multivariable
Anàlisi de regressió
Treballs de fi de màster
Prediction theory
Multivariate analysis
Regression analysis
Master's thesis
Issue Date: 2024
Abstract: Este trabajo compara dos enfoques principales para la predicción de la volatilidad del tipo de cambio USD/EUR: los modelos GARCH y la volatilidad realizada. Los modelos GARCH, introducidos por Engle y Bollerslev, son ampliamente utilizados en finanzas para modelar y prever la volatilidad debido a su capacidad para capturar la dinámica temporal y la agrupación de la volatilidad. Sin embargo, estos modelos se basan en datos de menor frecuencia y pueden no reflejar con precisión la volatilidad intradía. Por otro lado, la volatilidad realizada, propuesta por Andersen et al. (2003), utiliza datos de alta frecuencia para proporcionar una medida más precisa de la volatilidad. En este estudio, se aplican técnicas de Machine Learning, específicamente la regresión autoregresiva con redes neuronales (NNAR), para predecir la volatilidad realizada, comparándola con los modelos GARCH. (...)
Note: Treballs Finals del Màster de Ciències Actuarials i Financeres, Facultat d'Economia i Empresa, Universitat de Barcelona, Curs: 2023-2024, Tutor: Héctor Rufino Alcalde
URI: http://hdl.handle.net/2445/215132
Appears in Collections:Màster Oficial - Ciències Actuarials i Financeres (CAF)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TFM-CAF-Du+Rufino_2024.pdf1.39 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons