Estimación y análisis del exponente de Hurst en el futuro de oro durante periodos de alta volatilidad geopolítica (2022-2025)
- Authors
- Alvarez Tostado Ceballos, Hilda EsperanzaLizola Margolis, Pedro EnriqueMorales Castro, ArturoGarcía Mejía, Juan Fernando
- Keywords
- Mercados financierosMercado de divisasBolsa de valoresPatrón oroToma de decisiones -- Procesamiento de datos
- Citation
- Abstract
El estudio analiza la dinámica de los rendimientos del futuro del oro durante períodos de alta volatilidad geopolítica, utilizando el exponente de Hurst para evaluar la presencia de persistencia o antipersistencia en la serie de tiempo. Se examinaron cuatro períodos distintos, considerando el impacto de la guerra de Gaza iniciada en octubre de 2023. Los resultados muestran que antes del conflicto los valores del exponente de Hurst indicaban una mayor persistencia en los rendimientos, mientras que después del inicio de la guerra, los valores tienden a disminuir, reflejando un comportamiento más aleatorio y menor previsibilidad en el mercado. El análisis comparativo entre los distintos métodos de estimación del exponente de Hurst destaca que los métodos R/S corregido y empírico corregido proporcionan estimaciones más robustas y confiables en comparación con los métodos simples. Estos resultados concuerdan con estudios previos que sugieren que la memoria de largo plazo en mercados financieros es sensible a eventos externos y puede modificarse con el tiempo. Para complementar el análisis, se implementó un modelo ARFIMA-GARCH, el cual permitió capturar tanto la memoria de largo plazo en la media de los rendimientos como la volatilidad condicional. Los pronósticos obtenidos con este modelo indican que la volatilidad futura del mercado del oro tiende a estabilizarse en el corto plazo, sin expectativas de fluctuaciones abruptas. Esto implica que, aunque los rendimientos pueden mostrar cierta dependencia temporal, la incertidumbre global y los eventos geopolíticos pueden modificar su comportamiento. La combinación de análisis fractal y modelos econométricos avanzados proporciona una mejor comprensión de la dinámica del mercado y sus implicaciones para la toma de decisiones financieras. Se considera que esta investigación es original y tiene el potencial de contribuir a la toma de decisiones informadas y la mejora de la experiencia del inversionista.
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