Wavelet-based analysis of the Mexican stock market
Date
Asesores
Journal Title
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Volume Title
Publisher
POLITÉCNICO COLOMBIANO Jaime Isaza Cadavid
Date
2010-12-20
Abstract
Description
This paper analyzes the main Mexican equity index (IPC) behavior at different time scales under a wavelet-based approach, which aims to obtain detailed information about it rather than a global approach. The former is performed by decomposing the IPC returns at different resolution levels using the maximal overlap discrete wavelet transform (MODWT) and the least asymmetric LA (8) Daubechies wavelet as the filtering function. Results show evidence of aggregative-Gaussianity, a type of asymmetric phenomenon in which returns distribution varies at different time scales. Also, the wavelet variance showed a greater value at scales with short-time spans than longer ones, which may result under the Value-at-Risk (VaR) framework in greater potential losses at short-time investment horizons.
Este documento analiza el comportamiento del mercado accionariomexicano en diferentes escalas de tiempo utilizando el enfoque de wavelets, con el propósito de obtener información más a detalle de lo que la serie en su forma global no puede brindar. Lo anterior se logra descomponiendo la serie de los rendimientos del principal índice accionario de México (IPC) en diferentes niveles de resolución, aplicando la Transformada wavelet discreta de máximo traslape (TWDMT) y como filtro la función de Daubechies de mínima asimetría MA (8). Los resultados muestran evidencia del fenómeno asimétrico identificado como Gaussianidad-agregativa, en donde la distribución de los rendimientos no es la misma en diferentes escalas de tiempo. Así mismo, la varianza wavelet mostró ser mayor para escalas con menor duración de tiempo cuyas implicaciones, en el marco de Valor en Riesgo, serían pérdidas potenciales mayores en horizontes de inversión de corto tiempo.
Este documento analiza el comportamiento del mercado accionariomexicano en diferentes escalas de tiempo utilizando el enfoque de wavelets, con el propósito de obtener información más a detalle de lo que la serie en su forma global no puede brindar. Lo anterior se logra descomponiendo la serie de los rendimientos del principal índice accionario de México (IPC) en diferentes niveles de resolución, aplicando la Transformada wavelet discreta de máximo traslape (TWDMT) y como filtro la función de Daubechies de mínima asimetría MA (8). Los resultados muestran evidencia del fenómeno asimétrico identificado como Gaussianidad-agregativa, en donde la distribución de los rendimientos no es la misma en diferentes escalas de tiempo. Así mismo, la varianza wavelet mostró ser mayor para escalas con menor duración de tiempo cuyas implicaciones, en el marco de Valor en Riesgo, serían pérdidas potenciales mayores en horizontes de inversión de corto tiempo.
Titulo del recurso fuente
Keywords
wavelets, multiresolution analysis, variance, aggregative- Gaussianity, stock markets, wavelets, análisis por multiresolución, varianza, Gaussianidad-agregativa, mercados accionarios