Estimación de la volatilidad de la tasa de cambio peso-dólar a través de un modelo de volatilidad estocástica

Abstract

En el contexto económico, la volatilidad de la tasa de cambio peso colombianodólar afecta las decisiones de los individuos y empresas. Dicha volatilidad, genera efectos sobre las variables económicas tanto del sector financiero como del real y al ser no observable es necesario emplear técnicas econométricas que permitan realizar su estimación. Este trabajo pretende estimar la volatilidad de la tasa de cambio colombiana a través del modelo de volatilidad estocástica (SV) propuesto por Taylor (1982), para el periodo comprendido entre enero de 2000 y junio de 2013. Posteriormente, se busca contrastar estos resultados con los que arrojarían las estimaciones a través de modelos de hereroscedasticidad condicional como el GARCH (Bollerslev, 1986), los cuales son tradicionales en la literatura sobre series de tiempo. Los resultados obtenidos sugieren que la volatilidad de la tasa de cambio tiene alta persistencia y que las metodologías SV y GARCH logran modelar los excesos de curtosis y los conglomerados de volatilidad. Sin embargo, la evidencia estadística muestra que el supuesto de normalidad utilizado de las estimaciones es restrictivo, por lo que para un trabajo futuro se recomienda implementar funciones de distribución con colas más pesadas.

Abstract.In the economic context, the Colombian peso - US dollar exchange rate volatility affects both individuals and businesses decisions. This volatility impacts financial and real economic variables, and the fact it is an unobservable variable demands alternative econometric techniques for its estimation. This paper aims to estimate the Colombian exchange rate volatility by fitting a stochastic volatility model, like the one proposed originally by Taylor (1982), for the period comprised between January 2000 and June 2013. Subsequently, the results are contrasted with conditional heteroskedasticity models such as GARCH (Bollerslev, 1986), which are traditional in the time series literature. The results suggest that the exchange rate volatility is highly persistent and the methodologies SV and GARCH achieve to replicate kurtosis excess and volatility clusters. However, the statistical evidence shows that the normality assumption used in the estimates is restrictive, and therefore, implementation of heavy tailed distribution functions is recommended for future research projects.