Un Enfoque Bayesiano en Modelos Heterocedásticos de Series de Tiempo y su Aplicación en la Volatilidad de Activos Financieros

En este trabajo, se estudia la modelación de volatilidad activos financieros mediante un enfoque bayesiano. Se utilizan modelos DCC - GARCH, para los errores estos consideran distribuciones probabilidad asimétricas y leptocúrticas, las cuales parametrizan en función asimetría el peso colas, por lo que también estiman parámetros. La estimación parámetros del modelo realizó metodología MCMC algoritmo Metropolis Hastings caminata aleatoria haciendo uso software R paquete bayesDccGarch, datos diarios 1/04/2015 31/01/2020 índices bursátiles de: Frankfurt (DAX), Tokio (NIKKEI225), París (CAC40), Lima (BVL). El bayesiano facilita interpretación brinda posibilidad insertar información a priori