Component GARCH
Component GARCH descompone la varianza condicional en componentes transitorios (a corto plazo) y permanentes (a largo plazo) con dinámicas distintas, lo que permite flexibilidad para capturar el comportamiento de la volatilidad en múltiples frecuencias. Introducido por Engle y Lee (1999), modela elegantemente el hallazgo empírico de que la volatilidad exhibe tanto reversión a la media rápida (shocks diarios) como reversión a la media lenta (cambios de nivel). Este marco es crucial para comprender la persistencia de la volatilidad y mejorar la previsión de volatilidad a largo plazo.
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Fuentes
- Engle, R. F., & Lee, G. (1999). A permanent and transitory component model of stock return volatility. Journal of Political Economy, 107(6), 1363-1384. link ↗
- Ling, S., & McAleer, M. (2003). Asymptotic theory and inference for dynamic conditional distribution models. Journal of Econometrics, 106(1), 119-135. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Component-Based GARCH Model. ScholarGate. https://scholargate.app/es/econometrics/component-garch
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