Modeling and predicting oil vix : internet search volume versus traditional economic variables.

Abstract
La volatilidad es un importante factor para evaluar y mitigar riesgos en inversiones además de una variable clave en modelos de valorización y política monetaria. Quienes tengan mejores modelos para predecir la volatilidad tendrán una ventaja respecto de otros participantes en un mercado, lo que se debería traducir en mejores retornos. Esta tesis modela y predice el índice de volatilidad implícita del petróleo (Oil VIX) usando modelos heterogéneos autorregresivos (HAR) que incluyen tanto variables económicas tradicionales como volumen de búsqueda en internet. Los principales resultados son los siguientes: Primero, el Oil VIX se puede modelar adecuadamente con un modelo HAR. Segundo, al extender el modelo HAR agregando volumen de búsqueda, esta variable tiene una relación positiva y significativa con Oil VIX. Tercero, esta relación mantiene su significancia cuando también se agregan variables económicas tradicionales, por lo tanto, el volumen de búsqueda en internet no solo es un proxy de estas variables, sino que también agrega información adicional. Finalmente, predicciones fuera de la muestra indican que agregar volumen de búsqueda a los modelos tiene un alto valor económico, permitiendo que los inversionistas aumenten sus retornos. En conclusión, el volumen de búsqueda en internet mejora los modelos y predicciones de Oil VIX. La mejora en rendimiento y la disponibilidad de un gran volumen de datos de búsqueda, hacen de esta variable una valiosa adición a los actuales modelos de predicción de volatilidad.
Description
Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2016
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