Procesos FIGARCH: Caso Estimación de la volatilidad del tipo de cambio nominal del Per´ú

En esta investigación se presenta una revisión teórica de la estructura y aplicación de modelos de naturaleza de memoria larga que combinan características de los procesos fraccionalmente integrados con los clásicos modelos GARCH obteniéndose de esta manera los modelos Autorregresivos con Heterocedasticidad Condicionada Fraccionalmente Integrado (FIGARCH) los cuales a través de la función impulso respuesta acumulativa permitió cuanticar el grado de persistencia del impacto de la innovación sobre la función de la varianza condicionada, es decir el elemento de persistencia en una serie caótica muy sensible a cambios en la condicio-nes iniciales asociadas al movimiento browniano fraccional. Para dicha aplicación se utilizó la variable tipo de cambio y mediante modelos de series de tiempo de memoria larga poder analizar la persistencia del efecto existente en la volatilidad de dicha serie.