Resumen
Este artículo tiene como propósito presentar la estimación del Modelo Autorregresivo de Rango Condicional (CARR) (p,q) a partir de tres procedimientos distintos: como un modelo
ARMA (p,q) empleando estimadores Mínimo-Cuadráticos (MCO), como un modelo GARCH (p,q) empleando estimadores de Cuasi-Máxima Verosimilitud (QMLE) y como un modelo GARCHX (p, q) usando estimadores de Máxima Verosimilitud (MLE).
La aplicación de estos tres procedimientos está en función de las consideraciones que se hacen sobre la distribución de probabilidad de los errores y de las propiedades de los estimadores que se quieren resaltar. En una segunda etapa, en lugar de emplear series con observaciones diarias, se hacen estimaciones de los mismos modelos empleando observaciones semanales, quincenales y mensuales.
Al final mostramos que los mejores resultados se obtienen mediante los modelos ARMA (p, q) y GARCHX (p, q), ndependientemente de que los rangos de valores extremos se obtengan a partir de datos diarios, semanales o mensuales.
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