Maestría en Administración Financiera · 2025
Efecto de la tasa interbancaria en el precio spot del índice Colcap : un enfoque econométrico y predictivo
This research investigates how fluctuations in the interbank rate (IBR) influence the spot price of the COLCAP index, using historical data from reliable financial sources. Econometric and machine learning models were employed, such as GARCH-X to measure volatility, SARIMA for time patterns, and neural networks to identify nonlinear relationships. The results indicate that a 1% increase in the IBR reduces Colcap returns by an average of 9.5%, highlighting a significant negative relationship. It is concluded that the COLCAP exerts a unique causation on the IBR, materializing at 5 lags and emphasizing the influence of the stock market on the interbank rate. The neural network models demonstrated greater accuracy in forecasting volatility. Finally, a moderate upward trend for the COLCAP is projected over 12 months, highlighting the monitoring of the IBR as key to strategic financial decision-making.
Texto completo 33 páginas con texto
Leer la tesis completa Ficha en el repositorio
Contenido
- 1. Introducciónp. 7
- 2. Marco teóricop. 9
- 3. Metodologíap. 11
- 3.1 Causalidad de Granger. Relación de causaciónp. 11
- 3.2. Modelo GARCH y GARCH-X. Volatilidad condicional y factores externosp. 12
- 3.3 Modelo SARIMA. Captura de patrones estacionalesp. 14
- 3.4 Modelo Ridge VAR. Relaciones dinámicas entre variablesp. 15
- 3.5 Modelo híbrido ARIMA + ANN y LSTM. Modelos no linealesp. 17
- 4. Resultadosp. 19
- 4.1. Causalidad de Wiener-Grangerp. 19
- 4.2. Modelo GARCH-Xp. 20
- 4.3. Modelo SARIMAp. 22
- 4.4. Modelo Ridge VARp. 24
- 4.5. Modelo híbrido ARIMA + ANNp. 25
- 4.5. Modelo híbrido ARIMA + LSTMp. 27
- 5. Conclusionesp. 29
- Referenciasp. 31
- Tabla 1. Resultados del test de causalidad de Weiner-Granger. Influencia del IC en el IBRp. 19
- Tabla 2. Resultados del test de causalidad de Weiner-Granger. Influencia del IBR en el ICp. 19
- Tabla 3. Coeficientes del modelo GARCH-X para el ICp. 21
- Tabla 4. Métricas de error del modelo GARCH-Xp. 21
- Tabla 5. Métricas de error del modelo SARIMAp. 23
- Tabla 6. Métricas de error del modelo Ridge VARp. 24
- Tabla 7. Métricas de error del modelo híbrido ARIMA + ANNp. 26
- Tabla 8. Métricas de error del modelo híbrido ARIMA + LSTMp. 27
- predichos (2014-2026p)p. 22
- predichos (2014-2026p)p. 23
- predichos (2014-2026p)p. 25
- los predichos (2014-2026-p)p. 26
- frente a los predichos (2014-2026-p)p. 28