Series de Tiempo Financieras

El análisis de series de tiempo es una parte incorporada del análisis financiero, el tema es

interesante y útil, con aplicaciones en predicción de tasas de interés, riesgo de divisas,

volatilidad de bolsas de valores, y otros por el estilo. Existen muchas variedades de técnicas

de multivariación aleatoria y econometría. Algunos ejemplos específicos son la regresión de

multivariación aleatoria y la regresión; autoregresiones de vectores; y pruebas de co-

integración en modelos de cálculo de valor actual.

Modelos financieros

Los modelos econométricos son fundamentales en las finanzas y en el análisis de series de

tiempo financieras. el modelado es simplemente la creación de representaciones de la

realidad. Es importante ser consciente de que a pesar de la importancia del modelo, esto es

de hecho sólo una representación de realidad y no la realidad en sí misma.

En consecuencia, el modelo debe adaptarse a la realidad; es simplemente vano intentar

adaptar la realidad al modelo. Como simples representaciones, los modelos implican que la

acción es tomada sólo después del razonamiento y la cuidadosa reflexión. Esto podría tener

consecuencias principalmente en finanzas. Un elemento clave para planificación financiera y

el pronóstico financiero es la capacidad de construir modelos mostrando los datos financieros

interrelacionados. Los modelos mostrando correlación o causalidad entre variables pueden ser

usados para mejorar la toma de decisiones financiera.

Por ejemplo, se estaría más preocupado por las consecuencias en la bolsa de valores

doméstica de un descenso en alguna otra economía foránea, si puede ser mostrado que

existe un impacto matemáticamente demostrable de los efectos causados por la economía

externa en la bolsa de valores doméstica. Sin embargo, el modelado está lleno de peligros. Un

modelo que antes era vigente puede perder la validez debido a cambios en las condiciones,

haciendo una representación inexacta de la realidad y afectando negativamente la capacidad

de los gerentes para tomar la mejor decisión disponible.

Los ejemplos de variantes aleatorias y de regresiones aleatorias multivariantes, autoregresión

de vector, y la co-integración del valor actual ilustran algunas de las aplicaciones del

modelado, lo cual es una dimensión vital en la toma de decisiones gerenciales, en la

econometría, y expresamente en el estudio de series de tiempo financieras. La naturaleza

demostrable de modelos econométricos es impresionante; más que ofrecer soluciones a

problemas financieros basados en intuición o convención, se podría demostrar

matemáticamente si un modelo es o no es válido, o si requiere alguna modificación. Ya que el

modelamiento es un proceso iterativo, dado que los modelos deben cambiar continuamente

para reflejar la realidad la cual no es constante. la capacidad de realizar estas tareas tiene

ramificaciones asombrosas en el reino financiero, donde la posibilidad de los modelos para

predecir exactamente serie de tiempo financiera está directamente relacionada con la

capacidad del individuo o firma para obtener beneficios en diferentes escenarios financieros.