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Teora y prctica de la econometra financiera. Volumen 1

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Mapa de contenidos


El eBook Teora y prctica de la econometra financiera. Volumen I abarca los temas de la clase Econometra financiera I, impartida a nivel licenciatura en el Tecnolgico de Monterrey. Mientras tanto, los temas de la clase Econometra financiera II se presentan en el eBook Teora y prctica de la econometra financiera. Volumen II.

Este eBook presenta herramientas que permi-ten crear un modelo de regresin MCO completo y operacional, siendo as, inmediatamente disponi-ble para el uso.

Una de las ventajas de esta obra es que no solamente describe las hiptesis y pruebas rela-cionadas con el modelo MCO, sino que presenta

tambin la estrategia prctica de construccin de un modelo y un esquema general de aplicacin de pruebas.

De igual manera, se analizan las bases de la econometra, los mtodos de regresin lineal y de regresin mltiple, as como sus respectivos su-puestos. Se describen tambin los problemas rela-cionados con la multicolinealidad, la heterocedasti-cidad y la auto-correlacin, as como los diferentes mtodos para resolverlos. Finalmente, se presen-tan los modelos de eleccin cualitativa.

Introduccin del eBook

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Organizador temticoCaptulo 1. Introduccin a la econometra financiera

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glosarioRECU

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Introduccin

El captulo 1 define la econometra financiera, una dis-ciplina que no exista como tal hace 25 aos, que une de forma ntima la econometra y las finanzas. La econome-tra financiera, una de las disciplinas econmicas con el desarrollo ms rpido en los ltimos aos, se distingue de la econometra clsica por las caractersticas de los datos que analiza y los problemas que estudia.

El captulo 1 responde a las siguientes preguntas:

Glosario

Econometra financieraAplicacin de tcnicas estadsticas a datos financieros. Implica una interre-lacin entre finanzas y econometra.

EconometraAplicacin de tcnicas estadsticas a datos econmicos. Sus funciones son la formalizacin, la estimacin, el perfeccionamiento de los modelos y la prediccin.

Cmo definir la econometra financiera?Cules son los tipos de muestras en

econometra financiera?Cules son las etapas de un estudio de

econometra financiera?Cmo calcular una serie de rendimientos a

partir de una serie de precios?Cules son las funciones bsicas de

EViews?

Captulo 1. Introduccin a la econometra financieraIntroduccin

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6 Ligas de inters

La pgina internet de The econome-tric society ofrece una cantidad de recursos muy importante. Se puede descubrir los temas de investigacin actuales en la revista de la Asociacin, Economtrica.

The econometric society (2012)

http://www.econometricsociety.org/

Prefacio de un libro de investigacin y una excelente introduccin a la eco-nometra financiera que presenta los principales problemas analizados en la disciplina.

Financial Econometrics

http://web.mit.edu/alo/www/Books/fmetrics.pdf

1.1 Qu es la econometra financiera?

La econometra designa la medicin en el campo econ-mico. Se deriva de econo para la economa y metra para la medicin, la econometra consiste en dar un contenido em-prico y a posteriori a un razonamiento econmico abstrac-to y a priori. Es aplicar mtodos matemticos y estadsticos a datos econmicos o financieros.

1.1.1 Para qu sirve la econometra?

Las funciones de la econometra son mltiples. La defi-nicin, ya clsica, del econometrista Stefan Valavanis abar-ca sus diferentes componentes:

El objetivo de la econometra es expresar las teoras econmicas bajo una forma matemtica a fin de verificarlas por mtodos estadsticos y medir el impacto de una variable sobre otra, as como predecir acontecimientos futuros y dar consejos de poltica econmica ante resultados deseables (Valavanis, 1959).

Por qu es importante la econometra en las finanzas? Un analista financiero busca explicar y predecir el comportamiento de una variable de inters (bono, accin, instrumento derivado o utilidades netas de una compaa) con base en otras variables explicativas. La econometra es imprescindible en finanzas dado que permite realizar estimaciones y predicciones y, a fin de cuentas, aumentar el rendimiento de un portafolio.

Captulo 1. Introduccin a la econometra financiera1.1 Qu es la econometra financiera?

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1.1.2 Cul es la diferencia entre la econometra econmica y la econometra financiera?

La econometra financiera es una de las disciplinas eco-nmicas que se ha desarrollado ms rpidamente durante los ltimos aos. Los econometristas financieros son muy buscados por las instituciones financieras pues las herra-mientas de la disciplina se han desarrollado considerable-mente. Este desarrollo resulta de la creciente complejidad del sistema financiero, del desarrollo de nuevas tecnolo-gas y de la informtica.

La econometra financiera designa la aplicacin de m-todos economtricos a las finanzas: es el uso de mtodos estadsticos para resolver problemas financieros. Esta dis-ciplina, que no exista como tal hace 25 aos, rene de forma activa las finanzas, la economa, las estadsticas y las matemticas para resolver problemas financieros. La

Ligas de inters

Esta liga da acceso a una clase de econometra financiera de la universi-dad suiza de St. Gallen.

Sderlind, P. (2011) Lecture Notes in Financial Econometrics

http://home.datacomm.ch/paulsoder-lind/Courses/OldCourses/FinEcmtAll.pdf

disciplina resulta de una interrelacin ntima entre la econo-metra y las finanzas.

En finanzas, la incertidumbre y el riesgo tienen un pa-pel central en el anlisis. Por lo tanto, una de las caracte-rsticas propias de la econometra financiera es el estudio detallado de la naturaleza y del origen de la incertidumbre. El trmino de error (se definir en el siguiente captulo), que refleja esta incertidumbre, es un elemento central de los anlisis en econometra financiera. Esta caracterstica result en la creacin de nuevos modelos, por ejemplo los modelos ARCH (autoregressive conditional heteroskedas-ticity) que se basan en el supuesto de la auto-correlacin de los errores.

Se pueden analizar las particularidades de la econome-tra financiera a partir de las caractersticas de los datos financieros y de los problemas analizados.


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1.1.2.1 Especificidades de los datos financieros

Los datos provenientes de los mercados financieros se caracterizan por tener los siguientes elementos:

Son abundantes y de frecuencia elevada.

Generalmente no presentan problemas de error de medicin.

Son voltiles. En ciertos casos existe una distribucin de cola gorda (los rendimientos elevados son ms frecuentes que en una distribucin normal).

La volatilidad es peridica o irregular. Existen fenmenos de volatility clus-tering: los rendimientos elevados se concentran sobre periodos limitados.

La volatilidad es asimtrica: el precio de los activos puede caer de forma brutal mientras que las alzas son usualmente ms limitadas.

Se presenta una correlacin positiva entre el volumen de transacciones y la volatilidad.

Tienen, en muchos casos, una distribucin anormal.

Tienen un carcter ruidoso: separar los componentes regulares y estructu-rados puede resultar muy difcil.


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Comprobar la hiptesis de caminata aleatoria de los mercados.

Estimar si una serie tiene una volatilidad elevada o una distribucin de cola gorda.

Analizar un cambio potencial de la volatilidad del rendimiento de un activo con base en un modelo ARCH.

Analizar un posible cambio de rgimen en los rendimientos sobre la base de un modelo Markov o TAR (modelos que describen una serie finan-ciera cuyo comportamiento cambia en el tiempo de acuerdo a cierta probabilidad).

Comprobar si existe una dependencia de largo plazo en una serie de tiempo financiera.

Estudiar el proceso de cointegracin de precios.

Estudiar las micro-estructuras de los mercados: anlisis del impacto del bid-ask spread o del carc-ter discreto de la cotizacin en el mercado sobre los precios.

Realizar simulaciones para calcular el precio de un instrumento derivado como una Asian option o los requisitos de capital de un portafolio o de una insti-tucin financiera en funcin de los mtodos de ge-neracin de nmeros casi aleatorios Monte-Carlo y Bootstrap, ampliamente usados en la industria fi-nanciera.

1.1.2.2 Ejemplos de problemas de econometra finan-ciera

Durante la prctica financiera surgen numerosos pro-blemas cuantitativos. Gracias a la econometra financie-ra, se pueden resolver, por ejemplo, los siguientes pro-blemas:

Estimar la interrelacin entre diferentes variables financieras. Se puede, por ejemplo, calcular la re-lacin entre el ndice de Precios y Cotizaciones ver-sus diferentes ndices financieros internacionales.

Determinar el precio de una accin en funcin de variables de mercado como el anuncio de dividen-dos, el nivel de ventas o de utilidad, la inversin en publicidad

Estimar cul de los modelos Capital Asset Pricing Model o Asset Pricing Theory es ms eficiente.

Medir y prever la volatilidad del rendimiento de un bono.

Comprobar la hiptesis que el anuncio de un divi-dendo impacta el precio de un activo.

Estimar si los mercados futuros reaccionan ms r-pidamente que los mercados spot.

Hacer un modelo de la relacin de largo plazo entre los precios y el tipo de cambio.

Estudiar ciertas propiedades de los rendimientos fi-nancieros:

Glosario

Serie de tiempoUna secuencia de valores observa-dos en el tiempo y ordenados crono-lgicamente.


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1.2 Los tipos de muestras en econometra financiera

La econometra financiera analiza variables cualitativas discretas y puede trabajar con tres tipos de muestras:

Una serie de tiempo, una secuencia de valores observados a lo largo del tiempo y ordenados cro-nolgicamente. El precio diario de una accin o de un bono a lo largo de un ao es un ejemplo de se-rie de tiempo.

Un conjunto transversal de datos, incluye datos relativos a diferentes variables en un momento dado en el tiempo. En este caso, los datos no pueden ser clasificados en un orden especfico. Un ejemplo sera el comportamiento de los rendimientos de algunos activos financieros en un da en la Bolsa Mexicana de Valores.

Los datos de panel que combinan una dimen-sin temporal con otra transversal: incluyen la va-riacin de diferentes fenmenos a lo largo del tiem-po. Un ejemplo podra ser la evolucin de varios ndices burstiles en un perodo de tiempo dado.

Glosario

Conjunto transversal de datosGrupo de datos relativos a diferentes variables en un momento dado en el tiempo.

Datos de panelCombinan una dimensin temporal con otra transversal; incluyen la evo-lucin de diferentes fenmenos a lo largo del tiempo.

Captulo 1. Introduccin a la econometra financiera1.2 Los tipos de muestras en econometra financiera

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1.3 El precio de los activos y los rendimientos

En econometra financiera es comn trabajar sobre la base de series de rendimiento porque son estacionarias. Antes de presentar los diferentes clculos de rendimientos, cabe notar que no se puede calcular un rendimiento de forma general: un rendimiento siempre se calcula para un periodo definido.

1.3.1 Los rendimientos simples Se supone que Pt sea el precio de un activo en

el periodo t y Pt-1 su precio en el periodo anterior. Si se estima que no se pagan dividendos durante este periodo, el rendimiento neto simple sobre un periodo Rt se obtiene de la siguiente manera:

1.1

El rendimiento bruto simple se obtiene de la si-guiente manera:

1.2

1.3.2 Los rendimientos sobre periodos mltiples

Para este ejemplo se parte de tener un activo financiero desde el periodo t-k hasta el periodo t. El rendimiento neto sobre periodos mltiples Rt (K) se obtiene de la siguiente manera:

1.3El rendimiento bruto sobre dos periodos es la

multiplicacin de los rendimientos brutos de cada uno de los dos periodos:

1.4

Generalizando, el rendimiento bruto sobre k pe-riodos es la multiplicacin de los rendimientos bru-tos de cada uno de los dos periodos:

derado del rendimiento de cada uno de los activos:

1.6

wi indica el peso del activo i en el portafolio.

1.3.4 Rendimientos en log

Un rendimiento en log rt sobre un solo periodo se obtiene de la siguiente forma:

1.7En la ecuacin, ln es el logaritmo natural.

Un rendimiento en log sobre periodos mltiples se escribe como:

1.8

La ecuacin 1.8 ilustra una de las principales ventajas del uso del rendimiento en log: el rendi-miento sobre periodos mltiples es la simple suma de los rendimientos simples sobre un periodo.

La ecuacin 1.2 se puede volver a escribir como Pt = (1+Rt) Pt-1

1.3.3 Rendimiento de un portafolio

El rendimiento neto simple de un portafolio Rp en t compuesto de N activos es el promedio pon-

Captulo 1. Introduccin a la econometra financiera1.3 El precio de los activos y los rendimientos

1.5

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1.4 Las etapas de un trabajo de econometra financiera

El Esquema 1.1 resume las etapas de un estudio de econometra financiera: La fase de obser-vacin e identificacin consiste en analizar el comportamiento de la variable de inters y buscar las variables potencialmente explicativas. La modelizacin describe la relacin entre las variables: es una representacin idealizada y simplificada de los datos.

1. La estimacin de los parmetros se realiza con base en la informacin muestral dispo-nible.

2. La evaluacin consiste en diagnosticar la validez estadstica del modelo y en verificar que se respeten ciertos supuestos iniciales; se eliminan las variables no significativas o redundantes. Se rechaza el modelo si no es satisfactorio y se propone otro.

3. Se utiliza el modelo para realizar inferencias y predicciones sobre la realidad.

Como se explicar ms a detalle, adelante, una inferencia estadstica consiste en deducir las caractersticas desconocidas de una pobla-cin a partir de una muestra. Las caractersti-cas de la muestra deben reflejar el comporta-miento de la poblacin con determinado nivel de confianza.

Observacin/identificacin de los datos

Modelizacin de los datos

Estimacin de los parmetros

Utilizacin del modelo para la inferencia/la prediccin

Evaluacin del modelo/seleccin del modelo ms eficiente

Captulo 1. Introduccin a la econometra financiera1.4 Las etapas de un trabajo de econometra financiera

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1.5 Las funciones bsicas de EViews

Hoy en da est disponible una amplia oferta de software de econometra. Entre los software ms utilizados estn: EViews, GAUSS, MATLAB, SAS y STATA. El presente eBook est enfocado nicamente al uso de EViews, un paquete estads-tico para Microsoft Windows que emplea una in-terfaz de usuario grfica de uso fcil y agradable. El software, que cuenta con una poderosa capaci-dad de clculo, se puede usar tambin mediante un lenguaje de programacin. Nuestro eBook no explica de forma exhaustiva las funcionalidades de EViews: da nicamente indicaciones sobre las funciones ms importantes del software. La gua del usuario detallada, que incluye ms de 1 500 pginas, puede responder a cualquier pregunta subsidiaria sobre el uso de EViews. (Una versin numrica del Users guide I and II acompaa al programa EViews).

1.5.1 La importacin de datos en EViews

La solucin ms fcil para importar datos en EViews es copiarlos a partir de un archivo Excel. Para pegarlos en el archivo EViews se da clic con el botn derecho en la zona azul de la pantalla prin-cipal de EViews y se selecciona la opcin paste as new workfile.

En la siguiente pantalla de EViews (step 1 of 2), se debe escoger un nombre para la serie a analizar

y especificar el tipo de datos (usualmente number). En la siguien-te pantalla de EViews (step 2 of 2), es necesario indicar si los da-tos tienen una frecuencia regular (Dated- Regular frecuency) o no (Unstructured-Undated). En caso de desconocer la frecuencia, se selecciona la segunda opcin.

Si los datos llevan fecha, es preciso indicar tambin la frecuen-cia de stos. La fecha de inicio para datos mensuales se indi-ca como AAAA:MM (por ejemplo, para una serie que empieza en enero del 2000, se escribe: 2000:01). Los datos diarios y trimes-trales tienen como formato respectivo MM/DD/AAAA y AAAA:T. Al dar clic en Finish, se finaliza la importacin de los datos. Como aparece en la Captura de pantalla 1.1, EViews presenta entonces los siguientes elementos: C, que incluir los parmetros de la es-timacin, IPCBVM, que es la serie importada en este ejemplo y RESID, que incluir los residuos de la estimacin (estos concep-tos se definirn en el siguiente captulo). La importacin se realiz a partir del archivo Excel 1.1.

Captura de pantalla 1.1: una serie de datos importada

Recursos

Excel 1.1

Captulo 1. Introduccin a la econometra financiera1.5 Las funciones bsicas de EViews

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1.5.2 La manipulacin bsica de los datos y la generacin de series

Se accede a la serie de datos dando un doble clic sobre la serie a analizar. Se puede obtener una descripcin estadstica de una serie seleccionando Quick/Series Satistics/Histogram and stats e indican-do cundo es requerido el nombre de la serie (IPCBMV en nuestro ejemplo). Como se ve en la Captura de pantalla 1.2, aparece un his-tograma de la serie, junto con su descripcin estadstica.

Captura de pantalla 1.2: histograma y descripcin estadstica de la serie


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EViews ofrece tambin la opcin de generacin de series: se debe seleccionar Quick/Generate series o Genr y luego, se define la serie deseada. La Tabla 1.1 presenta una lista de las frmulas ms comunes de generacin de series:

Tabla 1.1: ejemplos de operacin de transformacin bsica de una serie IPCBMV

1.5.3 La representacin grfica

La representacin grfica de una serie permite entender su comportamiento global. Para represen-tar grficamente una serie, se debe pre-seleccionar, en la pantalla principal, la serie y luego, selec-cionar Quick/Graph. EViews ofrece, una amplia gama de opciones de representacin grfica (lnea, barras, reas, histograma).

Una opcin muy til en EViews es la representacin simultnea de varias series para analizar su evolucin conjunta: para acceder a ella, se debe pre-seleccionar las series estudiadas, escoger la op-cin Open/As group y luego seleccionar la opcin grafica.


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1.5.4 Conservacin, impresin y exportacin de los archivos

Para conservar un archivo EViews se debe seleccionar la opcin File/Save as. En la etapa siguiente, salvo si el tamao del archivo no lo permite, es preferible escoger la opcin doubl precisin p Se pue-de copiar cualquier trabajo en EViews en el pack office mediante un clic al botn derecho (seleccionando copy o copy to clickboard) o una captura de pantalla.

En cualquier etapa del trabajo, se puede imprimir el resultado al seleccionar Print.

Los resultados obtenidos se pueden exportar de Eviews a un ar-chivo Excel seleccionando a partir del men principal File/Export/Write Text-Lotus-Excel.

1.5.5 Fuente de los datos

La totalidad de los archivos EViews y Excel usados en este eBook se encuentran en la seccin de recursos. Los archivos son numerados y ordenados por captulos.

Las principales fuentes de datos utilizados en este eBook y dispo-nibles en internet son:

Para las series financieras: http://mx.finance.yahoo.com/ y http://fi-nance.yahoo.com/. Se selecciona siempre el valor close.

Para los tipos de cambios : http://www.oanda.com/lang/es/curren-cy/converter/

Datos provenientes de bancos centrales: http://www.banxico.org.mx/ y http://research.stlouisfed.org/fred2/


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Ejercicio integrador del captulo 1

Captulo 1. Introduccin a la econometra financieraEjercicio integrador del captulo 1

Captulo 1. Introduccin a la econometra financiera

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Conclusin del captulo 1

Captulo 1. Introduccin a la econometra financieraConclusin del captulo 1

El captulo 1 presenta una introduccin a la econometra financiera, una disciplina econmica que no exista como tal hace 25 aos y que rene de forma ntima la econometra y las finanzas. La econometra financiera experiment un desarrollo muy rpido en los ltimos aos debido a la complejidad de los instrumentos financieros, al desarrollo de los modelos y de las herramientas informticas.

Despus de describir ciertas caractersticas de los datos fi-nancieros (abundancia, frecuencia elevada, fuerte volatilidad), se presenta una lista de problemas que soluciona la econome-tra financiera. La transformacin de series de precios en serie de rendimientos es un tema comn en esta disciplina, dado que permite evitar problemas estadsticos como la no estacionari-dad.

Finalmente, se explican algunas de las operaciones bsicas que se pueden realizar en EViews, el software que se usar como herramienta de apoyo a lo largo de este eBook.

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A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z

Glosario del captulo 1

CConjunto transversal de datos

Grupo de datos relativos a diferentes variables en un momento dado en el tiempo.

DDatos de panel

Combinan una dimensin temporal con otra transversal; incluyen la evolucin de diferentes fenmenos a lo largo del tiempo.

EEconometraAplicacin de tcnicas estadsticas a datos eco-nmicos. Sus funciones son la formalizacin, la estimacin, el perfeccionamiento de los modelos y la prediccin.

Econometra financiera

Aplicacin de tcnicas estadsticas a datos finan-cieros. Implica una interrelacin entre finanzas y econometra.

SSerie de tiempo

Una secuencia de valores observados en el tiem-po y ordenados cronolgicamente.

VVariable cuantitativa discreta

Una variable cuantitativa es discreta si se pueden enumerar todas sus modalidades.

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Recursos del captulo 1La pgina internet de The econometric society ofrece una cantidad de re-cursos muy importante. Se puede descubrir los temas de investigacin ac-tuales en la revista de la Asociacin, Economtrica

The econometric society (2012) Recuperado de: http://www.econometricso-ciety.org/

Financial econometrics es el prefacio de un libro de investigacin y una excelente introduccin a la econometra financiera que presenta los princi-pales problemas analizados en la disciplina.

Sderlind, P. (2011) Lecture Notes in Financial Econometrics (MBF,

MSc course at UNISG) Recuperado de http://home.datacomm.ch/paulso-derlind/Courses/OldCourses/FinEcmtAll.pdf Esta liga da acceso a una cla-se de econometra financiera de la universidad suiza de St. Gallen.

Andrew, W. (2006). Financial Econometrics. Recuperado de: web.mit.edu/alo/www/Books/fmetrics.pdf

An introduction to financial econometrics: una definicin muy clara de la dis-ciplina, acompaada de ejemplos de problemas analizados en econometra financiera.

Jianqing, F. (2004) An introduction to financial econometrics (Monografa). Recuperado de: http://orfe.princeton.edu/~jqfan/papers/03/overview.pdf

EViews 7

www.eviews.com

La totalidad de los archivos estn en la pgina: http://econometria.canal-blog.com/

Archivos EViews y Excel usados en este captulo

Excel 1.1

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ndiceIntroduccin del eBook 3

Captulo 1. Introduccin a la econometra financiera 4Introduccin 5

1.1 Qu es la econometra financiera? 61.1.1 Para qu sirve la econometra? 61.1.2 Cul es la diferencia entre la econometra econmica y la econometra financiera? 7

1.1.2.1 Especificidades de los datos financieros 81.1.2.2 Ejemplos de problemas de econometra financiera 9

1.2 Los tipos de muestras en econometra financiera 101.3 El precio de los activos y los rendimientos 11

1.3.1 Los rendimientos simples 111.3.2 Los rendimientos sobre periodos mltiples 111.3.3 Rendimiento de un portafolio 111.3.4 Rendimientos en log 11

1.4 Las etapas de un trabajo de econometra financiera 121.5 Las funciones bsicas de EViews 13

1.5.1 La importacin de datos en EViews 131.5.2 La manipulacin bsica de los datos y la generacin de series 141.5.3 La representacin grfica 151.5.4 Conservacin, impresin y exportacin de los archivos 161.5.5 Fuente de los datos 16

Ejercicio integrador del captulo 1 17Conclusin del captulo 1 18Glosario del captulo 1 19Recursos del captulo 1 20

Captulo 2. Introduccin a la regresin lineal con dos variables 21Introduccin 22

2.1 Introduccin al anlisis de regresin 232.1.1 El anlisis de regresin en finanzas 232.1.2 Regresin y causalidad 242.1.3 Regresin y correlacin 24

2.2 La funcin de regresin poblacional 252.2.1 La lnea de regresin poblacional 252.2.2 La funcin de promedio condicional 272.2.3 La funcin de regresin poblacional estocstica 272.2.4 Definicin del concepto de linealidad 29

2.2.4.1 Linealidad en las variables 292.2.4.2 Linealidad en los parmetros 292.2.4.3 La transformacin lineal de una regresin 29

2.3 La funcin de regresin de la muestra 302.4 El mtodo de Mnimos cuadrados ordinarios 33

2.4.1 Definicin del mtodo MCO 332.4.2 Propiedades numricas 352.4.3 Ejemplo de uso del mtodo MCO en finanzas 35

2.5 El coeficiente de determinacin 37Actividad de repaso 39Actividad de repaso 40Ejercicio integrador del captulo 2 41Conclusin del captulo 2 42Glosario del captulo 2 43Recursos del captulo 2 45

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ndiceCaptulo 3. El modelo clsico de regresin lineal normal y el diagnstico de los parmetros 46

Introduccin 473.1 Los supuestos del modelo clsico de regresin lineal normal 483.2 El concepto de mejor estimador linear insesgado 533.3 Caractersticas estadsticas de los estimadores 54

3.3.1 Varianza y error estndar de los residuos 543.3.2 Varianza y error estndar de los parmetros 553.3.3 La distribucin normal de los parmetros 553.3.4 Aplicacin financiera 56

3.4 La contrastacin de hiptesis de los estimadores 573.4.1 El intervalo de confianza 573.4.2 Las pruebas de significancia 583.4.3 La p-value 58

3.5 La prediccin 59Ejercicio integrador del captulo 3 60Conclusin del captulo 3 61Glosario del captulo 3 62Recursos del captulo 3 64

Captulo 4. La regresin lineal mltiple 65Introduccin 66

4.1 Introduccin al modelo de regresin mltiple 674.1.1 Notacin del modelo de regresin mltiple 674.1.2 Supuestos del modelo de regresin mltiple 674.1.3 Interpretacin de los coeficientes de regresin parcial 684.1.4 Aplicacin 69

4.2 La estimacin MCO de los coeficientes de regresin parcial 704.2.1 Clculo de los estimadores MCO 704.2.2 Varianza y errores estndar de los estimadores 71

4.3 El coeficiente de determinacin mltiple R2 y el coeficiente de determinacin ajustado R2 724.4 Las pruebas de significancia individual en la regresin mltiple 73

4.4.1 Definicin de las pruebas de significancia individual 734.4.2 Aplicacin 73

4.5 Las pruebas de significancia global en la regresin mltiple 744.5.1 Justificacin de las pruebas de significancia global 744.5.2 El mtodo de las pruebas de significancia global 744.5.3 Aplicacin 754.5.4 Contribucin marginal de una variable explicativa 75

4.5.4.1 Mtodo de anlisis 754.5.4.2 Aplicacin 76

4.6 Los mnimos cuadrados restringidos 774.7 La prueba de estabilidad paramtrica 78

4.7.1 Definicin de la prueba de estabilidad paramtrica de Chow 78

4.8 La prueba de Ramsey 80Actividad de repaso 81Ejercicio integrador del captulo 4 82Conclusin del captulo 4 83Glosario del captulo 4 84Recursos del captulo 4 86

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Captulo 5. La multicolinealidad 87Introduccin 88

5.1 Definicin de la colinealidad y multicolinealidad 895.2 Las consecuencias posibles de la multicolinealidad 90

5.2.1 Una varianza y una covarianza elevada 905.2.2 Estadsticos t bajo y R2 elevada 915.2.3 Una sensibilidad elevada a la variacin de datos 91

5.3 La deteccin de la multicolinealidad 925.4 La correccin de la multicolinealidad 93

5.4.1 Las medidas correctivas posibles 93Ejercicio integrador del captulo 5 94Conclusin del captulo 5 95Glosario del captulo 5 96Recursos del captulo 5 97

Captulo 6. La heterocedasticidad 98Introduccin 99

6.1 La heterocedasticidad: definicin 1006.1.1 Definicin de la homocedasticidad y de la heterocedasticidad 1006.1.2 Los tipos y patrones de heterocedasticidad 1016.1.3 Las causas 101

6.2 Las consecuencias de la heterocedasticidad 1026.3 La deteccin de la heterocedasticidad 103

6.3.1 El mtodo grfico 1036.3.2 Las pruebas de Park y Glejser 104

6.3.2.1 La prueba de Park 1046.3.2.2 La prueba de Glejser 105

6.3.3 La prueba de Goldfeld-Quandt 1066.3.4 La prueba de Breusch-Pagan-Godfrey 1086.3.5 La prueba de White 109

6.4 La correccin la heterocedasticidad 1116.4.1 Los mnimos cuadrados ponderados o generalizados 1116.4.2 Los errores estndar robustos de White 1126.4.3 Los supuestos sobre el patrn de heterocedasticidad 113

6.5 Esquema de aplicacin de las pruebas 1156.5.1 Ventajas e inconvenientes de las diferentes pruebas de heterocedasticidad 1156.5.2 Orden de aplicacin de las pruebas 116


Captulo 7. La autocorrelacin de los residuos 121Introduccin 122

7.1 El problema de la autocorrelacin de los residuos 1237.1.1 Definicin 1237.1.2 Las causas de la autocorrelacin de los residuos 123

7.2 Las consecuencias de la autocorrelacin de los residuos 1247.3 La deteccin de la autocorrelacin de los residuos 125

7.3.1 La representacin grfica 1257.3.2 La prueba de las rachas 1277.3.3 La prueba de Durbin-Watson 1287.3.4 La prueba de Breusch-Godfrey 128

7.4 La correccin de la autocorrelacin de los residuos 129

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7.4.1 La especificacin incorrecta del modelo 1297.4.2 El mtodo de Mnimos Cuadrados Generalizados 130

7.4.2.1 Utilizacin de los Mnimos Cuadrados cuando se conoce 1307.4.2.2 Mtodo de primeras diferencias 1307.4.2.3 derivado del estadstico de Durbin-Watson 1327.4.2.4 Estimacin de a partir de los residuos 1327.4.2.5 Mtodo Cochrane-Orcutt 132

7.4.3 El mtodo Newey-West de correccin de los errores estndar MCO 133

7.5 Esquema general de construccin de modelos 1347.5.1 La metodologa general-especfico de construccin de modelos 1347.5.2 Esquema global de aplicacin de pruebas 135


Captulo 8. Los modelos de eleccin cualitativa 143Introduccin 144

8.1 El modelo lineal de probabilidad 1458.1.1 Definicin 1458.1.2 Problemas 146

8.1.2.1 La normalidad del trmino aleatorio 1468.1.2.2 La heterocedasticidad 1478.1.2.3 Nivel de probabilidad incoherente 1488.1.2.4 La interpretacin del coeficiente R2 148

8.1.2.5 Los limites del modelo lineal 1488.2 El modelo Logit 149

8.2.1 Definicin 1498.2.2 La estimacin del modelo Logit con base en datos individuales 1518.2.3 La estimacin del modelo Logit con base en datos agrupados 152

8.3 El modelo Probit 1548.3.1 Definicin 1548.3.2 Estimacin para datos agrupados 1548.3.3 Estimacin Probit para datos individuales 155


Ligas de inters 162Glosario general 166Referencias 174ndice 176Aviso legal 180

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Seux, Johan Frdric Paul

Teora y prctica de la econometra financiera. Volumen I / Johan Frdric Paul Seux

p. 180 cm.

1. FinanzasModelos economtricos 2. Econometra

LC: HG106 Dewey: 332.015195

eBook editado, diseado, publicado y distribuido por el Instituto Tecnolgico y de Estudios Superiores de Monterrey.

Se prohbe la reproduccin total o parcial de esta obra por cualquier medio sin previo y expreso consentimiento por escrito del Instituto Tecnolgico y de Es-tudios Superiores de Monterrey.

D.R. Instituto Tecnolgico y de Estudios Superiores de Monterrey, Mxico. 2013

Ave. Eugenio Garza Sada 2501 Sur Col. Tecnolgico C.P. 64849 | Monterrey, Nuevo Len | Mxico.

ISBN en trmite

Edicin: enero de 2013.

Aviso legal

Pg. 1 de 1

_GoBack_Ref310696405_GoBack_GoBack_GoBackIntroduccin del eBookCaptulo 1. Introduccin a la econometra financieraIntroduccin1.1 Qu es la econometra financiera? 1.1.1 Para qu sirve la econometra?1.1.2 Cul es la diferencia entre la econometra econmica y la econometra financiera? 1.1.2.1 Especificidades de los datos financieros1.1.2.2 Ejemplos de problemas de econometra financiera

1.2 Los tipos de muestras en econometra financiera 1.3 El precio de los activos y los rendimientos1.3.1 Los rendimientos simples 1.3.2 Los rendimientos sobre periodos mltiples1.3.3 Rendimiento de un portafolio1.3.4 Rendimientos en log

1.4 Las etapas de un trabajo de econometra financiera1.5 Las funciones bsicas de EViews1.5.1 La importacin de datos en EViews1.5.2 La manipulacin bsica de los datos y la generacin de series1.5.3 La representacin grfica1.5.4 Conservacin, impresin y exportacin de los archivos1.5.5 Fuente de los datos

Ejercicio integrador del captulo 1Conclusin del captulo 1

Glosario del captulo 1Recursos del captulo 1

ndiceAviso legal

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p221 seux econometriafinaciera.cap1

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