Ítem
Acceso Abierto

Análisis de la Eficiencia de Mercado en Mercados Desarrollados y Emergentes: Un Enfoque Comparativo utilizando Modelos ARIMA y GARCH

dc.contributor.advisorUseche Arévalo, José Alejandro
dc.contributor.advisorEspinosa Méndez, Juan Carlos
dc.creatorSantanilla Nieves, Sergio Andrés
dc.creator.degreeAdministrador de Negocios Internacionales
dc.creator.degreeLevelPregrado
dc.date.accessioned2025-07-17T12:12:52Z
dc.date.available2025-07-17T12:12:52Z
dc.date.created2025-07-10
dc.descriptionEste trabajo de grado analiza la eficiencia de los mercados financieros en economías desarrolladas y emergentes, comparando específicamente el índice S&P 500 (EE. UU.) y el Bovespa 50 (Brasil). Utilizando modelos econométricos ARIMA y GARCH, se evalúa la hipótesis de mercados eficientes (HME) en sus tres formas (débil, semi-fuerte y fuerte) antes y después de la pandemia del COVID-19. El estudio ofrece un enfoque cuantitativo alternativo para entender la predictibilidad de precios y la persistencia de la volatilidad, aportando evidencia empírica sobre las diferencias estructurales entre ambos tipos de mercados y la aplicabilidad de la HME en contextos de alta incertidumbre económica.
dc.description.abstractThis thesis analyzes the efficiency of financial markets in developed and emerging economies, specifically comparing the S&P 500 (US) and the Bovespa 50 (Brazil). Using ARIMA and GARCH econometric models, the efficient markets hypothesis (EMH) is evaluated in its three forms (weak, semi-strong, and strong) before and after the COVID-19 pandemic. The study offers an alternative quantitative approach to understanding price predictability and volatility persistence, providing empirical evidence on the structural differences between both types of markets and the applicability of the EHM in contexts of high economic uncertainty.
dc.format.extent78 pp
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.48713/10336_45905
dc.identifier.urihttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/45905
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Rosario
dc.publisher.departmentEscuela de Administración
dc.publisher.programAdministración de Negocios Internacionales
dc.rightsAttribution-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)
dc.rights.licenciaEL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realizó sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la universidad actúa como un tercero de buena fe. EL AUTOR, autoriza a LA UNIVERSIDAD DEL ROSARIO, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995 y demás normas generales sobre la materia, utilice y use la obra objeto de la presente autorización. -------------------------------------- POLITICA DE TRATAMIENTO DE DATOS PERSONALES. Declaro que autorizo previa y de forma informada el tratamiento de mis datos personales por parte de LA UNIVERSIDAD DEL ROSARIO para fines académicos y en aplicación de convenios con terceros o servicios conexos con actividades propias de la academia, con estricto cumplimiento de los principios de ley. Para el correcto ejercicio de mi derecho de habeas data cuento con la cuenta de correo habeasdata@urosario.edu.co, donde previa identificación podré solicitar la consulta, corrección y supresión de mis datos.spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/*
dc.source.bibliographicCitationAlexander, C. (2001). Market Models: A Guide to Financial Data Analysis. John Wiley & Sons.
dc.source.bibliographicCitationBaciu, O. A. (2014). Ranking Capital Markets Efficiency: The Case Of Twenty European Stock Markets.
dc.source.bibliographicCitationBlake, D. (2000). Financial market analysis (2nd ed.). Wiley.
dc.source.bibliographicCitationBodie, Z., Kane, A., & Marcus, A. J. (2021). Investments (12th ed.). McGraw-Hill Education.
dc.source.bibliographicCitationBollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327.
dc.source.bibliographicCitationBrooks, C. (2014). Introductory Econometrics for Finance. Cambridge University Press.
dc.source.bibliographicCitationCuthbertson, K., & Nitzsche, D. (2004). Quantitative financial economics: Stocks, bonds, and foreign exchange (2nd ed.). Wiley.
dc.source.bibliographicCitationDua, P. (2023). Macroeconometric Methods: Applications to the Indian Economy (pp. 1-390).
dc.source.bibliographicCitationEngle, R. F. (1982). Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation. Econometrica, 50(4), 987-1007
dc.source.bibliographicCitationFama, E. F. (1970). Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work. Journal of Finance, 25(2), 383-417.
dc.source.bibliographicCitationGhysels, E., Harvey, A., & Renault, E. (1996). Stochastic Volatility. In Handbook of Statistics, 14, 119-191.
dc.source.bibliographicCitationGujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009). Econometría (5.ª ed.). McGraw-Hill.
dc.source.bibliographicCitationHull, J. C. (2017). Options, Futures, and Other Derivatives (9th ed.). Pearson.
dc.source.bibliographicCitationIordache, A. (2024). Market Efficiency During the COVID-19 Pandemic. Some Insights Using Non-Parametric Tests.
dc.source.bibliographicCitationKolte, A., Roy, J. K., & Vasa, L. (2023). The impact of unpredictable resource prices and equity volatility in advanced and emerging economies: An econometric and machine learning approach. Resources Policy, 80, 103216.
dc.source.bibliographicCitationMishkin, F. S., & Eakins, S. G. (2018). Financial Markets and Institutions (9th ed.). Pearson.
dc.source.bibliographicCitationMurphy, J. J. (1999). Technical analysis of the financial markets: A comprehensive guide to trading methods and applications. New York Institute of Finance.
dc.source.bibliographicCitationSrivastava, A. (2007). Comparison of Weak Form of Market Efficiency of Developed Stock Markets with Emerging Asian Markets.
dc.source.bibliographicCitationWooldridge, J. M. (2013). Introductory Econometrics: A Modern Approach (5th ed.). South-Western Cengage Learning.
dc.source.instnameinstname:Universidad del Rosario
dc.source.reponamereponame:Repositorio Institucional EdocUR
dc.subjectARIMA
dc.subjectGARCH
dc.subjectVolatilidad
dc.subjectEcoonometria
dc.subjectHipotesis de Mercados Eficientes
dc.subject.keywordARIMA
dc.subject.keywordGARCH
dc.subject.keywordVolatility
dc.subject.keywordEconometrics
dc.subject.keywordEfficient market hypothesis
dc.titleAnálisis de la Eficiencia de Mercado en Mercados Desarrollados y Emergentes: Un Enfoque Comparativo utilizando Modelos ARIMA y GARCH
dc.title.TranslatedTitleMarket Efficiency Analysis in Developed and Emerging Markets: A Comparative Approach Using ARIMA and GARCH Models
dc.typebachelorThesis
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.spaDocumento de trabajo
local.department.reportEscuela de Administración
local.regionesBogotá
Archivos
Bloque original
Mostrando1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Análisis_de_la_Eficiencia_de_Mercado_Emergentes_Santanilla_Nieves_Sergio_Andres.pdf
Tamaño:
1.12 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción: