Estimación de la distribución multivariada de los rendimientos de los tipos de cambio contra el dólar de las criptomonedas Bitcoin, Ripple y Ether

Beatriz Mota Aragón and José Antonio Núñez Mora
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Beatriz Mota Aragón: Universidad Autónoma Metropolitana, México
José Antonio Núñez Mora: Tecnológico de Monterrey, México

Remef - Revista Mexicana de Economía y Finanzas Nueva Época REMEF (The Mexican Journal of Economics and Finance), 2019, vol. 14, issue 3, 447-457

Abstract: En este artículo se estima la distribución multivariada para analizar la dependencia del Bitcoin (BTC), Ripple (XRP) y Ether (ETH). Se utiliza la familia Hiperbólica Generalizada de distribuciones (GH) y en particular la distribución Varianza Gamma. El procedimiento para la estimación de los parámetros de la GH es a través del algoritmo EM (Expectation-Maximization). Los resultados muestran que existe una dependencia positiva entre los tres tipos de cambio respecto del dólar americano y se estima una distribución Varianza-Gamma de dimensión tres. Esta distribución es muy flexible para el ajuste de series de los rendimientos con leptocurtosis y sesgo. Esta información se considera importante para los inversionistas que conforman sus portafolios de una manera eficiente.

Keywords: leptokurtosis; skewness; Variance-Gamma; Multivariate (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C11 C46 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2019
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