Pricing derivatives securities with prior information on longmemory volatility / Alejandro Islas Camargo, Francisco Venegas Martínez

Este trabajo investiga la existencia de memoria de largo plazo en la volatilidad del mercado bursátil mexicano. Se utiliza un modelo de volatilidad estocástica (SV) para derivar pruebas estadísticas de cambios en la volatilidad. En este caso, la estimación de los parámetros se lleva a cabo a través del Filtro de Kalman (KF) y el método mejorado de cuasi máxima verosimilitud (IQML). Asimismo, se prueba la persistencia y la memoria de largo plazo utilizando un modelo de volatilidad estocástica de memoria de largo plazo (LMSV), el cual se construye incluyendo un proceso autorregresivo y de promedios móviles integrado y fraccionario (ARFIMA) dentro de un esquema de volatilidad estocástica. Bajo este marco, se trabaja con los estimadores espectrales de máxima verosimilitud y con intervalos de confianza generados con la técnica "bootstrap". Con base en los resultados empíricos presentados, se desarrolla un modelo Bayesiano para valuar productos derivados cuando existe información a priori sobre volatilidad con memoria de largo plazo.