Reconocer que en el estudio de series de tiempo nos enfrentamos a diferentes comportamientos de los datos es una necesidad que demanda diferentes alternativas estadísticas que permitan concluir de manera acertada, adicional a hacer inferencia estadística acorde a las particularidades que tiene cada grupo de datos. En "Modelos ARCH Y GARCH" realizaremos un repaso de conceptos de volatilidad en las series de tiempo, soportado en ejemplos prácticos y útiles en el estudio econométrico y financiero, que permitan fortalecer el entendimiento de series de tiempo y de modelación econométrica.

Profesionales, investigadores, docentes, estudiantes y en general a todas las personas que estén interesadas en aprender o repasar elementos de identificación y modelación de series de tiempo cuya varianza no es condicionalmente constante (hetorecedasticidad).

• Identificar y reconocer la existencia de heterocedasticidad en las series de tiempo y su implicación en la toma de decisiones en el estudio estadístico.
• Entender los conceptos de especificación y modelación de series de tiempo heterocedásticas a través del análisis estadístico y gráfico.

• Volatilidad
• Modelo ARCH
• Especificación y estimación modelo ARCH
• Modelo GARCH
• Especificación y estimación modelo GARCH

Cristian Camilo Rincón Romero
Economista de la Universidad Externado de Colombia. Monitor de Microeconomía para los estudiantes de Finanzas y participante del comité editorial de la revista de estudiantes de la Facultad de Economía, Divergencia. Formó parte del semillero de investigación de mercados y organización industrial donde ayudó en la investigación de caracterización del sector aeronáutico en Colombia y realizó su pasantía en el Ministerio de Hacienda y Crédito Público para la Dirección General de Participaciones Estatales.

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