En esta oportunidad presentaremos el documento de autoría de Carlos A. Abanto-Valle, Gabriel Rodríguez, Luis M. Castro Cepero y Hernán B. Garrafa-Aragón. El modelo de volatilidad estocástica en la media (SVM) propuesto por Koopman y Uspensky (2002) es revisado. Tradicionalmente, los métodos basesianos requieren esfuerzo computacional intensivo (Abanto-Valle et al., 2021). En este trabajo se usa un abordaje alternativo, discretizando el logaritmo de la volatilidad, en base a modelos a modelos Markovianos ocultos (HMM). En base a la discretización de la volatilidad, se obtiene la distribución posterior aproximada y el proceso de inferencia puede realizarse en tiempo real, usando muestreo por importancia. La metodología propuesta es aplicada en índices de mercado de América Latina. Los resultados obtenidos son comparables a los obtenidos por Abanto-Valle et al. (2021).
Carlos Antonio Abanto-Valle, Doctor en Estadística por la Universidad Federal de Rio de Janeiro (UFRJ). Profesor Asociado del Departamento de Métodos Estadísticos del Instituto de Matemática (IM) de la UFRJ. Director de Post Grado en Estadística del IM-UFRJ. Profesor visitante de la maestría en economía de la PUCP. Ha publicado 21 artículos en revistas internacionales indizadas y 01 capítulo de libro. Conferencista en eventos internacionales. Especialista en métodos cuantitativos, estadística computacional, modelos no lineales, series de tiempo.
Es Subgerente de Diseño de Política Monetaria en el BCRP desde marzo de 2020.
Anteriormente se desempeñó como Jefe del Departamento del Programa Monetario, Jefe del Departamento de Análisis de Coyuntura y como especialista en Investigación Económica.
Bachiller en Ingeniería Económica de la Universidad Nacional de Ingeniería. Tiene dos Maestrías en la Universidad Pompeu Fabra (Barcelona, España), una de ellas en Economía y, la otra en Investigación en Economía, Finanzas y Gestión. En la misma universidad obtuvo en 2013 el Doctorado en Economía, Finanzas y Empresas (PhD) con la tesis titulada “Essays in Structural Macroeconometrics”.
Ha participado en diversos cursos y seminarios internacionales organizados por el Fondo Monetario Internacional, BID, BIS, CEMLA, Study Center Gerzensee, Graduate Institute of Geneva, Latin American and Caribean Economic Asociation (LACEA), Computing in Economics and Finance (CEF) de la Society for Computational Economics (SCE), entre otros. En 2015 ganó el Premio de Banca Central Rodrigo Gómez (CEMLA).
Ha sido profesor de Econometría I y II en la PUCP en el periodo 2014 – 2018. Asimismo, es docente de Econometría Avanzada (Series de Tiempo) en la Maestría en economía de la PUCP desde 2014. Ha sido también docente de Macroeconometría en la Universidad de Piura Campus Lima (2013-2017).
Temas de interés: Macroeconomía y Finanzas, Política Monetaria, Econometría de Series de Tiempo, Métodos Bayesianos.
Profesor principal del Departamento de Economía de la PUCP. Director del Doctorado en Economía de la PUCP. Doctor en economía por la Universidad Pompeu Fabra. Bachiller en ciencias con mención en matemáticas por la PUCP.
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