Modelando la distribución de series de tiempo de tasa de cambio y midiendo el área de las colas: una aplicación empírica a los rendimientos de la tasa de cambio flexible en Colombia.

El conocimiento de la distribución de probabilidad de los retornos de la tasa de cambio y la medición de las área extremas son tópicos en la literatura de finanzas que han sido analizados por procedimientos de estimación paramétricos y no paramétricos. Sin embargo, un conflicto de robustez surge debido a que estas series de tiempo son leptocúrticas. Más aún, se ha observado que en varias economías en desarrollo la fase inicial del régimen flexible de tasa de cambio ha presentado volatilidad alta. En esta investigación se cubren dos objetivos: primero, parametrizar varias clases de distribuciones que permitan tener una nueva descripción del proceso generador de la tasa de cambio durante el régimen flexible. Segundo, cuantificar el área extrema a través del estimador de Hill. Está estrategia requiere que el número de observaciones extremas sea conocido. Así basado en la teoría de estadísticas de orden se implementa una regla de decisión encontrada por simulación de Monte Carlo bajo varias distribuciones. El modelo de decisión es formulado de tal manera que el error cuadrado medio es minimizado.