Causalidad de Granger entre iliquidez y volatilidad en el mercado financiero colombiano

Abstract

En la teoría, se postula una relación causal entre la volatilidad del precio de un activo y su iliquidez en el mercado. En este contexto, se plantea la hipótesis de que una de estas variables podría mejorar el pronóstico de la otra al incluirla en un conjunto de variables predictoras. Es decir, una de ellas podría causar la otra según el concepto de Granger, lo que sería relevante para gestionar el riesgo de una cartera de inversión. Esta idea ha motivado diversos estudios, principalmente en mercados financieros desarrollados. Sin embargo, las conclusiones de estos estudios son divergentes debido a la complejidad y particularidades de cada mercado. Esto presenta un desafío para la gestión de riesgos de activos financieros en Colombia, ya que se asume que el comportamiento de estas variables se replica en este mercado, que difiere de los mercados estudiados en la literatura. En el presente documento se prueba la existencia y la dirección de la relación ‘‘causal’’ en el sentido de Granger entre iliquidez y volatilidad en el mercado financiero colombiano por medio de metodologías tradicionales de series de tiempo, tales como la prueba de causalidad de Granger, y metodologías aplicadas del campo de redes neuronales y aprendizaje automático como la prueba de Wilcoxon sobre los errores de predicción, penalizaciones aplicadas a modelos Long-Short Term Memory y Multi Layer Perceptron, y Granger-Causal Attentive Mixture of Experts. (Texto tomado de la fuente)

In theory, there is a postulated causal relationship between the price volatility of an asset and its illiquidity in the market. In this context, the hypothesis is raised that one of these variables could enhance the forecast of the other by including it in a set of predictor variables. That is, one of them could cause the other according to the Granger concept, which would be relevant for managing the risk of an investment portfolio. This idea has motivated various studies, mainly in developed financial markets. However, the conclusions of these studies diverge due to the complexity and particularities of each market. This presents a challenge for the risk management of financial assets in Colombia, as it is assumed that the behavior of these variables is replicated in this market, which differs from the markets studied in the literature. In this document, the existence and direction of the ‘‘causal’’ relationship between liquidity and volatility in the Colombian financial market is tested by using traditional time series methodologies, such as the Granger causality test, as well as methodologies applied from the field of neural networks and machine learning, such as the Wilcoxon test, penalties applied to LSTM and MLP models, and Granger-Causal Attentive Mixtures of Experts