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Das, R., & Debnath, A. . (2022). Análisis de la influencia del desbordamiento de la volatilidad de la pandemia de Covid-19 en la colaboración de los mercados bursátiles extranjeros y en la India. Revista Finanzas Y Política Económica, 14(2). Recuperado a partir de https://revfinypolecon.ucatolica.edu.co/article/view/4401
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Resumen

Una de las variables más cruciales en la selección de inversiones es la volatilidad. La información inesperada hace que un inversor opere de manera inusual en el mercado, lo que influye en la volatilidad del mercado. Además, varios sectores del mercado se ven afectados de manera diferente por este tipo de comportamiento comercial. Esta investigación investiga el impacto de COVID-19 en la volatilidad del mercado de valores en India utilizando un modelo condicional autorregresivo generalizado. La investigación se realizó utilizando los precios de cierre diarios de los índices bursátiles, incluidos Nifty 50 y Nifty 500, desde el 8 de septiembre de 2019 hasta el 9 de julio de 2021. En este artículo, se utilizó el modelo TGARCH (1,1) para evaluar la volatilidad de NSE acciones cotizadas. La volatilidad del mercado de valores se ha calculado utilizando el precio de cierre de la NSE. Para reducir la asimetría en la distribución de datos de precios de acciones, se emplea el logaritmo natural de cada dato de precios en las estimaciones. Durante los períodos pre-COVID y COVID, la volatilidad condicional de la serie de rendimiento diario mostró signos de variaciones de volatilidad. Además, el estudio tuvo como objetivo comparar los rendimientos de los precios de las acciones en escenarios anteriores y posteriores al COVID19 con índices globales como NASDAQ, Nikkei 225 y FTSE. El mercado de valores en India sufrió volatilidad durante la epidemia, según los hallazgos. En consecuencia, el estudio recomienda los índices de bonos bursátiles NSE para explorar la influencia de la volatilidad entre las divisas y el mercado de valores en la India. En este trabajo, se da la matriz de covarianza definida positiva, por lo tanto, se utiliza un modelo GARCH multivariado con BEKK para estimar la correlación de covarianza e identificar las consecuencias que pueden crear las caídas del mercado de valores. El software SPSS y Eviews se utilizan para analizar los datos. Las pruebas de raíz unitaria Augmented Dickey-Fuller (ADF) y KPSS se han utilizado para determinar si una serie de tiempo es estacionaria o no estacionaria. Si bien corrige la heterocedasticidad y la consistencia de la autocorrelación en las estadísticas de la prueba ADF, el estudio empleó la prueba de raíz unitaria KPSS para estimar el resultado correcto. Además, para investigar el impacto de COVID19 en la volatilidad del mercado de valores en términos de shocks negativos y positivos en las decisiones financieras, el modelo TGARCH captura la asimetría. El hallazgo de que la variable tiene un coeficiente negativo y estadísticamente significativo sugiere que el brote de COVID-19 redujo la volatilidad del mercado de valores en India. En términos de errores históricos, los coeficientes representan la persistencia de la volatilidad de cada nación. NIFTY y NASDAQ tienen el efecto indirecto más grande y de más largo plazo. Según los hallazgos, India es el país menos sensible a los choques externos.

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