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bibliotecas de la Universidad Nacional de Córdoba, pudiendo encontrarse colecciones
especializadas y actualizadas en todas las áreas del conocimiento; lo que permite una
amplia visibilidad y garantiza el acceso al patrimonio documental de la Universidad.
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Esta tesis pretende contribuir al conocimiento sobre pruebas de raíz unitaria, cointegración y causalidad de Granger. Cuando el período de análisis es extenso, los parámetros de los modelos pueden no permanecer inalterados. Luego, la discusión se centra en modelos que incorporan la existencia de qui...
Esta tesis pretende contribuir al conocimiento sobre pruebas de raíz unitaria, cointegración y causalidad de Granger. Cuando el período de análisis es extenso, los parámetros de los modelos pueden no permanecer inalterados. Luego, la discusión se centra en modelos que incorporan la existencia de quiebres estructurales o son robustos en dicha situación. Dado que varias pruebas utilizadas no están programadas, se implementan las mismas usando el lenguaje R. Luego, se emplean dichas pruebas para analizar un conjunto de índices bursátiles. Al aplicar las pruebas de raíz unitaria estándar se concluye que todas la series son I(1); sin embargo, al modelar los quiebres estructurales dicho resultado no se mantiene. Para analizar la existencia de interrelación entre los mercados, se realizan pruebas de cointegración estándar usando toda la muestra y en ventanas móviles y pruebas de cointegración que incorporan quiebres estructurales. Estas pruebas indican que los índices están cointegrados, pero dicha relación no se mantiene inalterada en el tiempo. Además, al incorporar quiebres estructurales se encuentran más relaciones de cointegración. Finalmente, se realizan pruebas de causalidad de Granger basadas en modelos VAR aumentados. Una de dichas pruebas indica que el índice Merval causa y es causado por relativamente la misma cantidad de índices; mientras que la otra prueba determina que el Merval es un índice seguidor, dado que la cantidad de índices que lo causan es claramente superior a la cantidad de índices que el causa.