Prediccion de los precios del fondo faang mediante la aplicacion de modelos arima, arch y garch

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dc.contributor.advisorOrlandoni Merli, Giampaolo
dc.contributor.authorRoman Ordoñez, Javier Alexander
dc.date.accessioned2023-04-05T11:44:19Z
dc.date.available2023
dc.date.available2023-04-05T11:44:19Z
dc.date.created2019
dc.date.issued2019
dc.description.abstractLa cotización en bolsa por parte de las empresas del fondo FAANG ha venido generando interés en inversionistas por el volumen diario de sus transacciones, la dimensión de su capital bursátil y sus atractivos rendimientos. Dada la importancia del fondo FAANG en el mercado de capitales el presente trabajo tiene como objeto predecir la cotización de sus acciones, para ello se estimaron modelos ARIMA, ARCH y GARCH sobre una muestra que incluye el precio de las acciones en el contexto de la actual guerra comercial entre Estados Unidos y China. El estudio inició exponiendo la dinámica actual del mercado bursátil donde se desenvuelve el fondo FAANG en aspectos como: comportamiento en el mercado, importancia de su capital bursátil, su rentabilidad y su perspectiva en el corto plazo teniendo en cuenta el escenario de guerra comercial. Posteriormente se realizó un análisis clásico sobre cada una de las series de tiempo pero estas, al no presentar tendencia lineal ni polinómica limitó el resultado de las predicciones, por otro lado al aplicar la metodología Box Jenkins se encontró que únicamente las series de las empresas Facebook y Google se ajustaron a los modelos ARIMA, mientras que las series de las empresas Amazon, Apple y Netflix presentaron clúster de volatilidad, en consecuencia para estas series se estimaron modelos ARCH y GARCH. Finalmente, las predicciones bajo los modelos obtenidos evidenciaron que se espera una cotización estable de las acciones para las empresas Facebook, Apple y Google, mientras que para las empresas Amazon y Netflix se espera un aumento en la volatilidad sumado a un aumento en la cotización de la acción.
dc.description.abstractenglishThe stock market price of the companies of the FAANG fund has been generating interest in investors for the daily volume of their transactions, the size of their stock market capital and their attractive returns. Given the importance of the FAANG fund in the capital market, this work aims to predict the price of its shares, for this purpose ARIMA, ARCH and GARCH models were estimated on a sample that includes the price of the shares in the context of the current one trade war between the United States and China. The study began by exposing the current dynamics of the stock market where the FAANG fund operates in aspects such as: market behavior, importance of its stock market capital, its profitability and its short-term outlook taking into account the commercial war scenario. Subsequently, a classic analysis was carried out on each of the time series but these, not presenting a linear or polynomial tendency, limited the result of the predictions, on the other hand when applying the Box - Jenkins methodology, it was found that only the series of the Facebook companies and Google adjusted to the ARIMA models, while the series of Amazon, Apple and Netflix companies presented a volatility cluster, therefore ARCH and GARCH models were estimated for these series. Finally, the predictions under the models obtained showed that a stable share price is expected for Facebook, Apple and Google, while for Amazon and Netflix companies an increase in volatility is expected, together with an increase in the price of the action.
dc.description.degreelevelEspecialización
dc.description.degreenameEspecialista en Estadística
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/12812
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias
dc.publisher.programEspecialización en Estadística
dc.publisher.schoolEscuela de Matemáticas
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectCotización
dc.subjectRetorno
dc.subjectAcciones
dc.subjectVolatilidad
dc.subjectGuerra Comercial
dc.subjectPredicción.
dc.subject.keywordQuotation
dc.subject.keywordReturn
dc.subject.keywordShares
dc.subject.keywordVolatility
dc.subject.keywordTrade War
dc.subject.keywordPrediction.
dc.titlePrediccion de los precios del fondo faang mediante la aplicacion de modelos arima, arch y garch
dc.title.englishPrediction of faang fund prices through the application of arima, arch and garch models.
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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