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Análisis de los tipos de cambio en la economía mexicana y comparación con otros países : un enfoque de volatilidad estocástica

By: In: Investigación económica 64, 253 (jul-sep. 2005), 159-169Summary: Puesto que es comúnmente aceptado que la volatilidad de una serie temporal es una de sus principales características, en este artículo se analiza la evolución del tipo de cambio diario en México, Noruega, el Reino Unido, la República Sudafricana y Venezuela mediante un modelo de volatilidad estocástica. Al considerar el periodo comprendido del 01 de junio de 1998 al 30 de junio del 2000 se muestra cómo, para series que presentan un nivel similar de volatilidad de su tipo de cambio, ésta se comporta de manera menos errática en unos países (casos del Reino Unido, la República Sudafricana y México) que en otros (caso de Noruega). Por el contrario, en Venezuela, los tipos de cambio muestran muy poca volatilidad en su serie pero su evolución es mucho más inestable. El método de estimación aquí elegido ha sido el propuesto por Kim, Shephard y Chib (1998) a través del algoritmo Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Este método tiene, en muestras pequeñas, mejores propiedades que otros métodos alternativos.
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Revistas Biblioteca Legislativa Hemeroteca XX(211457.1 1 Available 211457-1001

Puesto que es comúnmente aceptado que la volatilidad de una serie temporal es una de sus principales características, en este artículo se analiza la evolución del tipo de cambio diario en México, Noruega, el Reino Unido, la República Sudafricana y Venezuela mediante un modelo de volatilidad estocástica. Al considerar el periodo comprendido del 01 de junio de 1998 al 30 de junio del 2000 se muestra cómo, para series que presentan un nivel similar de volatilidad de su tipo de cambio, ésta se comporta de manera menos errática en unos países (casos del Reino Unido, la República Sudafricana y México) que en otros (caso de Noruega). Por el contrario, en Venezuela, los tipos de cambio muestran muy poca volatilidad en su serie pero su evolución es mucho más inestable. El método de estimación aquí elegido ha sido el propuesto por Kim, Shephard y Chib (1998) a través del algoritmo Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Este método tiene, en muestras pequeñas, mejores propiedades que otros métodos alternativos.

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