Computación Evolucionaria para Estimar Volatilidad

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LACCEI Inc.

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Un estudio de evaluación de desempeño es implementado entre los métodos de Algoritmos Genéticos con representación Punto Flotante y algunos métodos de optimización tradicionales, en la tarea de estimar los parámetros de un proceso GARCH(1,1) Normal, usando datos artificiales obtenidos por simulación. Los resultados muestran que las soluciones aproximadas obtenidos mediante Algoritmos Genéticos presentan una mejor estabilidad y precisión con respecto a los métodos de optimización tradicionales. La elección del punto inicial en los métodos de optimización numéricos no es condición crítica en el uso de los Algoritmos Genéticos como método para hallar la solución. Finalmente, se ilustra el uso del método de Algoritmos Genéticos en el hallazgo de la solución del vector de parámetros de la función de verosimilitud de un modelo GARCH(1,1) t-Student, usando datos de tasas de retornos de intercambio del Sol frente al Dólar.

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