Caracterización paramétrica de los rendimientos de los precios del petróleo 2010-2015
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En este trabajo se caracterizan los rendimientos de los precios del petróleo Brent, West Texas Intermediate y la mezcla mexicana de exportación mediante los parámetros de una distribución de probabilidad no normal. Se revisa el periodo 2010-2015 en dos ventanas de tiempo: precios de crudo bajos y precios de crudo altos. Se encuentra evidencia de un ajuste adecuado de la distribución hiperbólica generalizada para ambos subperiodos y, por, ende se puede analizar el comportamiento poblacional de los rendimientos mediante cambios en los parámetros de la distribución de probabilidad.
Barndorff-Nielsen, O. E. (1977). “Exponentially decreasing distributions for the logarithm of the particle size”. Proceedings of the Royal Society, Series A, Mathematical and Physical Sciences, 353(1674), pp. 401-419.
Barndorff-Nielsen, O. E.; T.,Mikosch, y S. I. Resnick, (Eds.) (2012). Lévy processes: theory and applications. Springer Science y Business Media, pp. 47-93.
Brown, Jonathan (1993). Oil and revolution in Mexico, University of California Press, United States, pp. 33-68.
Cárdenas-Gracia, Jaime (2009). En defensa del petróleo, Universidad Nacional Autónoma de México, México, pp. 120-145.
Centro de Estudios de las Finanzas Públicas (2009). “Precios del petróleo mexicano: Expectativas y volatilidad”, disponible en: http://www.cefp.gob.mx.
Greene, W. H. (2012). Econometric Analysis. Boston: Prentice Hall, pp. 150-190.
Hamilton, J. D. (1994). Time Series Analysis. Princeton, N. J.: Princeton University Press, United States, pp. 88-130.
Hu, W. (2005). “Calibration of Multivariate Generalized Hyperbolic Distributions using the EM Algorithm, with Applications in Risk Management, Portfolio Optimization and Portfolio Credit Risk”. Electronic Theses, Treatises and Disserta tions, Paper 3694, pp. 40-78.
Instituto Mexicano del Petróleo (2011). “Tipos de petróleo”, disponible en: http://www.imp.mx.
Paolella, M. S. (2007). Intermediate Probability. West Sussex, England: John Wiley & Sons, pp. 28-52.
Protassov, R. S. (2004). “EM-based maximum likelihood parameter estimation for multivariate generalized hyperbolic distributions with λ fixed”. Statistics and Computing, 14(1), pp. 67-77.
Ross, S. M. (2012). Simulation. Estados Unidos: Academic Press, pp. 173-220.
Secretaría de Energía (2012). “Prospectiva de Petróleo y Petrolíferos 2013-2027” disponible en: http://sener.gob.mx.
Tsay, R. S. (2010). Analysis of financial time series. Cambridge, Mass.: Wiley, pp. 230-280
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Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
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En este trabajo se caracterizan los rendimientos de los precios del petróleo Brent, West Texas Intermediate y la mezcla mexicana de exportación mediante los parámetros de una distribución de probabilidad no normal. Se revisa el periodo 2010-2015 en dos ventanas de tiempo: precios de crudo bajos y precios de crudo altos. Se encuentra evidencia de un ajuste adecuado de la distribución hiperbólica generalizada para ambos subperiodos y, por, ende se puede analizar el comportamiento poblacional de los rendimientos mediante cambios en los parámetros de la distribución de probabilidad.
Barndorff-Nielsen, O. E. (1977). “Exponentially decreasing distributions for the logarithm of the particle size”. Proceedings of the Royal Society, Series A, Mathematical and Physical Sciences, 353(1674), pp. 401-419.
Barndorff-Nielsen, O. E.; T.,Mikosch, y S. I. Resnick, (Eds.) (2012). Lévy processes: theory and applications. Springer Science y Business Media, pp. 47-93.
Brown, Jonathan (1993). Oil and revolution in Mexico, University of California Press, United States, pp. 33-68.
Cárdenas-Gracia, Jaime (2009). En defensa del petróleo, Universidad Nacional Autónoma de México, México, pp. 120-145.
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Greene, W. H. (2012). Econometric Analysis. Boston: Prentice Hall, pp. 150-190.
Hamilton, J. D. (1994). Time Series Analysis. Princeton, N. J.: Princeton University Press, United States, pp. 88-130.
Hu, W. (2005). “Calibration of Multivariate Generalized Hyperbolic Distributions using the EM Algorithm, with Applications in Risk Management, Portfolio Optimization and Portfolio Credit Risk”. Electronic Theses, Treatises and Disserta tions, Paper 3694, pp. 40-78.
Instituto Mexicano del Petróleo (2011). “Tipos de petróleo”, disponible en: http://www.imp.mx.
Paolella, M. S. (2007). Intermediate Probability. West Sussex, England: John Wiley & Sons, pp. 28-52.
Protassov, R. S. (2004). “EM-based maximum likelihood parameter estimation for multivariate generalized hyperbolic distributions with λ fixed”. Statistics and Computing, 14(1), pp. 67-77.
Ross, S. M. (2012). Simulation. Estados Unidos: Academic Press, pp. 173-220.
Secretaría de Energía (2012). “Prospectiva de Petróleo y Petrolíferos 2013-2027” disponible en: http://sener.gob.mx.
Tsay, R. S. (2010). Analysis of financial time series. Cambridge, Mass.: Wiley, pp. 230-280
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