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dc.contributor.advisorGómez González, José Eduardo
dc.contributor.authorCasas Holguín, Daniel Esteban
dc.contributor.authorTorres Arévalo, Andrés Felipe
dc.date.accessioned2021-08-19T21:10:39Z
dc.date.available2021-08-19T21:10:39Z
dc.date.issued2021-06-09
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10818/48201
dc.description33 páginases_CO
dc.description.abstractEl comportamiento de la tasa de cambio nominal resulta importante para los países latinoamericanos dada su continua inmersión en el comercio internacional y la integración de los mercados financieros. Este estudio presenta una modelación de los retornos de las tasas de cambio de Colombia, México, Perú y Brasil mediante modelos de cambio de régimen de Markov teniendo en cuenta factores como el riesgo, el mercado accionario y la tasa de interés interbancaria. El aporte de este trabajo consiste en evidenciar la existencia de dos estados no observados que describen los procesos estudiados, siendo un punto de partida para inversores y policy makers en el estudio de los determinantes de las tasas de cambio. Los principales resultados apuntan a la presencia de momentum en estados de tensión, una relación negativa entre la tasa de interés interbancaria y las tasas de cambio en estado de tranquilidad, y una constante relación positiva entre los rendimientos accionarios y el fortalecimiento de la moneda local.es_CO
dc.formatapplication/pdfes_CO
dc.language.isospaes_CO
dc.publisherUniversidad de La Sabanaes_CO
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.otherTasa de cambio reales_CO
dc.subject.otherVolatilidad de la monedaes_CO
dc.subject.otherAmérica Latinaes_CO
dc.titleModelación de los retornos de las tasas de cambio nominales de Colombia, México, Perú y Brasil : Un estudio desde los modelos de cambio de régimen de Markoves_CO
dc.typebachelorThesises_CO
dc.identifier.local282421
dc.identifier.localTE11324
dc.type.hasVersionpublishedVersiones_CO
dc.rights.accessRightsrestrictedAccesses_CO
dc.subject.armarcComercio internacionales_CO
dc.subject.armarcMercadoses_CO
dcterms.referencesBatten, D., y Thornton, D. (1985). The Discount Rate, Interest Rates and Foreign Exchange Rates: An Analysis with Daily Data. The Federal Reserve Bank of St. Louis, 22–30. doi: https://fraser.stlouisfed.org/title/820/item/24482/toc/499746
dcterms.referencesAbeedin, T., Mitra, R., Sen, K. K., y Hossain, S. (2021). Exchange Rate and Stock Market Development in Bangladesh. Economics Bulletin, 41 (2), 201–212. doi: https://EconPapers.repec.org/RePEc:ebl:ecbull:eb-21-00131
dcterms.referencesCaballero-Martínez, R., y Caballero-Claure, B. (2016). Estimación de la volatilidad del tipo de cambio en México y Brasil. Un enfoque con modelos Markov Switching Garch. LAJAED(25), 127–170. doi: https://doi.org/10.35319/LAJED.20162565
dcterms.referencesDella-Corte, P., Sarno, L., Schmeling, M., y Wagner, C. (2018). Exchange Rates and Sovereign Risk. Social Science Research Network . doi: https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2354935
dcterms.referencesDempster, A., Laird, N., y Rubin, D. (1977). Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm. Journal of the Royal Statistical Society, 39 (1), 1–22. doi: https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1977.tb01600.x
dcterms.referencesDickey, D. A., y Fuller, W. A. (1979). Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Journal of the American Statistical Association, 64 (366a), 427–431. doi: http://dx.doi.org/10.2307/2286348
dcterms.referencesDiebold, F., Lee, J. J., y Weinbach, G. (1994). Regime switching with time-varying transition probabilities. En Nonstationary Time Series Analysis and Cointegration (Advanced Texts in Econometrics) (cap. 10). Oxford University Press.
dcterms.referencesEngel, C., y Hamilton, J. D. (1990). Long Swings in the Dollar: Are They in the Data and Do Markets Know It? The American Economic Review, 80 (4), 689–713. doi: https://www.jstor.org/stable/2006703
dcterms.referencesFaruqee, H. (1995). Long-Run Determinants of the Real Exchange Rate: A Stock-Flow Perspective. IMF Staff Paper , 42 (1), 80–107. doi: https://doi.org/10.5089/9781451851359.001
dcterms.referencesGómez-González, J., y García-Suaza, A. (2012). A Simple Test of Momentum in Foreign Exchange Markets. Emerging Markets Finance and Trade, 48 (5), 66–77. doi: http://dx.doi.org/10.2753/REE1540-496X480504
dcterms.referencesHamilton, J. D. (1989). A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle. Econometrica, 57 (2), 357–384. doi: https://doi.org/10.2307/1912559
dcterms.referencesHamilton, J. D. (1990). Analysis of Time Series Subject to Changes in Regime. Journal of Econometrics, 45 , 39–70. doi: https://doi.org/10.1016/0304-4076(90)90093-9
dcterms.referencesHamilton, J. D. (1994). Modeling Time Series with Change in Regime. En Time Series Analysis (cap. 22). Princeton University Press.
dcterms.referencesI-Chon, T. (2012). The relationship between stock price index and exchange rate in Asian markets: A quantile regression approach. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money , 22 (3), 609–621. doi: https://doi.org/10.1016/j.intfin.2012.04.005
dcterms.referencesLothian, J. R., y Taylor, M. P. (1996). Real Exchange Rate Behavior: The Recent Float from the Perspective of the Past Two Centuries. Journal of Political Economy, 104 (3), 488–509. doi: https://doi.org/10.1086/262031
dcterms.referencesMarsh, I. W. (2000). High-frequency Markov Switching models in the Foreign Exchange Market. Journal of Forecasting, 19 (1), 123–134. doi: http://dx.doi.org/10.1002/(SICI)1099-131X(200003)19:2 %3C123::AID-FOR750 %3E3.0.CO;2-C
dcterms.referencesMeese, R. A., y Rogoff, K. (1983). Empirical Exchange Rate Models of the Seventies. Journal of the International Economics, 14 , 3–24. doi: https://doi.org/10.1016/0022-1996(83)90017-X
dcterms.referencesMurcia, A., y Rojas, D. (2014). Determinantes de la tasa de cambio en Colombia: un enfoque de microestructura de mercados. Ensayos sobre Política Económica, 32 (74), 52–67. doi: https://www.doi.org/10.32468/be.789
dcterms.referencesPu, X., y Zhang, J. (2012). Can dual-currency sovereign CDS predict exchange rate returns? Finance Research Letters, 9 (3), 157–166. doi: https://doi.org/10.1016/j.frl.2012.01.001
dcterms.referencesSTATA. (2021). mswitch — Markov-switching regression models [Manual de software informático].
dcterms.referencesTambi, M. K. (2005). Forecasting Exchange Rate: A Univariate Out-of-Sample Approach. The IUP Journal of Bank Management, 4 (2), 60–74. doi: https://www.iupindia.in/505/IJBM_Forecasting60.pdf
thesis.degree.disciplineEscuela Internacional de Ciencias Económicas y Administrativases_CO
thesis.degree.levelEconomía y Finanzas Internacionaleses_CO
thesis.degree.nameEconomista con énfasis en Finanzas Internacionaleses_CO


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