Avances recientes en métodos bootstrap para procesos ARCH. Una aplicación en el mercado español de valores

En este trabajo se presenta la metodología bootstrap como una alternativa para construir intervalos de predicción en series temporales cuando las hipótesis usuales de los métodos clásicos no son sostenidas por los datos, o cuando el tamaño muestral no es suficientemente elevado para garantizar los resultados asintóticos que dichos métodos ofrecen. Este artículo proporciona una revisión de los métodos bootstrap cuando las series analizadas son heterocedásticas, haciendo especial énfasis en la predicción con modelos ARCH en media. Por último, se presenta un estudio empírico sobre el mercado español de valores donde se aplica la metodología bootstrap para la construcción de intervalos de predicción. This paper presents the bootstrap methodology as an alternative to constructing prediction intervals in time series when the usual hypotheses do not work well, or when the sample size is not sufficiently large enough so as to guarantee the asymptotic results that such methods offer. This paper focuses on the bootstrap methods when the innovations of the time series are heteroskedastic, paying special attention to forecasting using ARCH in mean models. Finally, we present an empirical study on the Spanish Stock Market, in which the bootstrap method is used to construct the forecast intervals.