Abstract
In this paper the leverage effect on the Colombian stock market is analyzed, for this purpose ARCH family models are used to evaluate the existence of the effect in the stock market. Specifically TGARCH and EGARCH non-linears models are used. The series chosen for this analysis are the Indice General de la Bolsa de Valores which is the most representative of the stock market, the COLPAC index, and six stocks. Finally we find that the Colombian stock market has leverage effect, ie bad news have a greater impact on the volatility of stock returns.References
Alonso, J. & García, J. (2009). ¿Qué tan buenos son los patrones del IGBC para predecir su comportamiento? una aplicación con datos de alta frecuencia. Universidad ICECI, Estudios Generales, vol 25, No. 112. Recuperado de: http://www.icesi.edu.co/departamentos/economia/publicaciones/docs/BORRAECO/borrador_14_prediccion_igbc.pdf
Arjona, E & Ortiz, E. (2001). Heterokedastic Behavior of the Latin American Emerging Stock Markets. International Review of Financial Analysis, v. 10, iss. 3, pp. 287-305
Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity. Journal of
Econometrics, 31(3), 307-327
Casas, M. & Cepeda, E. (2008). Modelos ARCH, GARCH y EGARCH: Aplicaciones a series financieras, Cuadernos de economía, Bogotá. Recuperado de: http://www.sfcielo.org.co/pdf/ceco/v27n48/v27n48a11.pdf
Charris, A. García, R. & Parody E. (2012). Modelación de la volatilidad y pronóstico del índice general de la bolsa de valores de Colombia (IGBC). Revista Clío América Universidad de Magdalena. Vol. 6, núm. 12. Recuperado de http://revistas.unimagdalena.edu.co/index.php/clioamerica/article/view/432
Ehlers, R. & Fioruci, J. (2014). BayesDccGarch- An implementation of Multivariate GARCH DCC Models, Cornell University library, Brasil. Recuperado de http://arxiv.org/pdf/1412.2967.pdf
Fernández, H. & Pérez, F. (2006). Análisis de la volatilidad del Índice General de la Bolsa de Valores de Colombia utilizando un modelo ARCH. Revista de Ingenierías universidad de Medellín. vol. 5, núm. 8, Recuperado de: http://www.redalyc.org/pdf/750/75050803.pdf
Grajales, C. & Pérez, O. (2008). Modelos discretos y continuos para estimar la densidad de probabilidad de la volatilidad estocástica de los rendimientos de series financieras. Cuadernos de Administración. Pontificia Universidad Javeriana, vol. 21, núm. 36 Colombia. Recuperado de http://www.redalyc.org/pdf/205/20503606.pdf
Haque, M., Hassan, M & Varela, O. (2001). Stability, Volatility, Risk Premiums, and Predictability in Latin American Emerging Stock Markets. Quarterly Journal of Business and Economics Vol. 40, No. 3/4 (Summer - Autumn, 2001), pp. 23-44. Recuperado de http://www.jstor.org/stable/40473332
Nelson, D. (1991). Conditional heterosedasticity in asset returns: A new approach, Econometrica, 347-370. Recuperado de http://www.samsi.info/sites/default/files/Nelson_1991.pdf
Porras, A. & Valdés A. (2011). Modelación de los rendimientos bursátiles mexicanos mediante los modelos TGARCH y EGARCH: un estudio econométrico para 30 acciones y el Índice de Precios y Cotizaciones. Universidad de Guadalajara. MPRA Paper No. 36872. Recuperado de: http://mpra.ub.uni-muenchen.de/36872/1/MPRA_paper_36872.pdf
Porras, A. & Valdés, (2014) A TGARCH model with an asimmetric Student’s t distribution an the rationality hypotheses of stock investors in Latin America. MPRA. Recuperado de: http://mpra.ub.uni-muenchen.de/53019/1/MPRA_paper_53019.pdf
Reyes, O & Sánchez, A. (2006). Regularidades probabilísticas de las series financieras y la familia de los modelos GARCH, Universidad Autónoma del Estado de México. Recuperado de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=10413205
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