Estructura jerárquica y dinámica en los mercados cambiarlos

En este trabajo estudiamos la estructura jerárquica y la dinámica de las relaciones existentes entre los tipos de cambio reales en los principales mercados latinoamericanos. Con este fin, introducimos una metodología que combina el análisis de series temporales simbólicas (STSA) de Daw et al. (2003) con el algoritmo de agrupación de asociación al vecino más cercano (nearest neighbor single linkage clustering algorithm, NSLCA; véase Mantegna y Stanley, 2000). A partir de la simbolización de los datos podemos obtener distancias métricas entre series temporales que pueden ser usadas para construir un árbol de expansión mínima (MST), y distancias ultramétricas que permiten construir un árbol jerárquico (HT). Estos árboles permiten detectar conexiones dinámicas y organización jerárquica de los mercados cambiarios de Latinoamérica a partir de la construcción de distintos grupos de acuerdo a su proximidad.