Cisco

Cisco es una empresa de origen estadounidense fabricante de dispositivos para redes locales y externa, también presta el servicio de soluciones de red, su objetivo es conectar a todos y demostrar las cosas asombrosas que se pueden lograr con una visión clara del futuro.

Las certificaciones cisco son reconocidas a nivel mundial como un estándar de la industria para diseño y soporte de redes, garantizando altos niveles de conocimientos y confiabilidad. Su línea de cursos va desde la tecnología más básica de redes hasta áreas especializadas y tecnología avanzada tales como seguridad, redes inalámbricas y telefonía IP. Con estas certificaciones se validan los conocimientos y habilidades, proporcionando pruebas reales de logros profesionales incrementando las oportunidades de desarrollo y ascenso en la vida profesional.

Grafica precios de cierre a niveles

La grafica que podemos ver tiene al principio una tendencia a la alza pero justamente el dia 15 de julio 2019 tiene una baja considerable y lo que resta el año 2020 con la actual pandemia se ve una precipitada baja con una considerable alza en el mes de abril 2020

En la grafica podemos notar tres notables alzas los dias 12 febrero del año 2015, el 11 febrero del año 2016 y el dia 13 de marzo de 2020, tambien podemos notar tres bajas en nuestra grafica 18 de mayo del año 2015, el dia 15 de agosto del año 2018 y el dia 16 de marzo del año 2020

Rendimientos al cuadrado

En la grafica podemos notar que los valores estan auto correlacionados podemos notar en el dato 23 hasta el 26 que no estan correlacionados, en la grafica autoregresiva podemos notar una dependencia del 40%

tabla modelos ARCH Y GARCH

MODELO \(\omega\) \(\alpha_{1}\) \(\alpha_{2}\) \(\alpha_{3}\) \(\alpha_{4}\) \(\beta_{1}\) \(\beta_{2}\) AKAIKE BAYES
ARCH(1) 0.000152 0.49224 -5.575 -5.5672
ARCH(2) 0.000115 0.3091 0.332025 -5.6362 -5.6246
ARCH(3) 0.000101 0.23815 0.28259 0.172745 -5.6521 -5.6365
ARCH(4) 0.00009 0.25239 0.16913 0.17898 0.14482 -5.6595 -5.6401
GARCH(1,1) 0.000022 0.20409 0.719798 -5.6786 -5.667
GARCH(1,2) 0.000027 0.25522 0.228645 0.420426 -5.6793 -5.6638
GARCH(2,1) 0.000022 0.20498 0.000002 0.719273 -5.6773 -5.6618
GARCH(2,2) 0.000034 0.23489 0.078526 0.005331 0.562529 -5.6787 -5.6593

en la siguiente grafica podemos ver todos los modelos ARCH Y GARCH en el cual vamos a escoger los dos mejores por criterio ARKAIKE ya que estos son más cercanos a 0

Mejores dos modelos

## 
## *---------------------------------*
## *          GARCH Model Fit        *
## *---------------------------------*
## 
## Conditional Variance Dynamics    
## -----------------------------------
## GARCH Model  : sGARCH(1,0)
## Mean Model   : ARFIMA(0,0,0)
## Distribution : norm 
## 
## Optimal Parameters
## ------------------------------------
##         Estimate  Std. Error  t value Pr(>|t|)
## omega   0.000152    0.000008  18.4718        0
## alpha1  0.492244    0.062004   7.9389        0
## 
## Robust Standard Errors:
##         Estimate  Std. Error  t value Pr(>|t|)
## omega   0.000152    0.000019   7.8123 0.000000
## alpha1  0.492244    0.136061   3.6178 0.000297
## 
## LogLikelihood : 3734.444 
## 
## Information Criteria
## ------------------------------------
##                     
## Akaike       -5.5750
## Bayes        -5.5672
## Shibata      -5.5750
## Hannan-Quinn -5.5721
## 
## Weighted Ljung-Box Test on Standardized Residuals
## ------------------------------------
##                         statistic p-value
## Lag[1]                      3.259 0.07104
## Lag[2*(p+q)+(p+q)-1][2]     3.262 0.11917
## Lag[4*(p+q)+(p+q)-1][5]     6.373 0.07339
## d.o.f=0
## H0 : No serial correlation
## 
## Weighted Ljung-Box Test on Standardized Squared Residuals
## ------------------------------------
##                         statistic   p-value
## Lag[1]                      2.326 0.1272365
## Lag[2*(p+q)+(p+q)-1][2]     7.669 0.0079183
## Lag[4*(p+q)+(p+q)-1][5]    13.722 0.0009763
## d.o.f=1
## 
## Weighted ARCH LM Tests
## ------------------------------------
##             Statistic Shape Scale   P-Value
## ARCH Lag[2]     10.65 0.500 2.000 0.0010982
## ARCH Lag[4]     13.60 1.397 1.611 0.0005902
## ARCH Lag[6]     15.47 2.222 1.500 0.0005781
## 
## Nyblom stability test
## ------------------------------------
## Joint Statistic:  1.249
## Individual Statistics:             
## omega  0.8605
## alpha1 0.8092
## 
## Asymptotic Critical Values (10% 5% 1%)
## Joint Statistic:          0.61 0.749 1.07
## Individual Statistic:     0.35 0.47 0.75
## 
## Sign Bias Test
## ------------------------------------
##                    t-value   prob sig
## Sign Bias           0.3323 0.7397    
## Negative Sign Bias  0.9532 0.3406    
## Positive Sign Bias  1.4497 0.1474    
## Joint Effect        4.0530 0.2558    
## 
## 
## Adjusted Pearson Goodness-of-Fit Test:
## ------------------------------------
##   group statistic p-value(g-1)
## 1    20     130.4    1.235e-18
## 2    30     140.9    1.194e-16
## 3    40     160.2    1.239e-16
## 4    50     171.6    1.644e-15
## 
## 
## Elapsed time : 0.2912219

Se escoge el Modelo ARCH (1) por criterio de ARKAIKE ya que el valor lanzado es la más cercano a 0, \[\sigma_{t}^{2}=0.000152+\underset{ARCH(1)}{\underbrace{0.492244 _{}u_{t-1}^{2}}}\]

## 
## *---------------------------------*
## *          GARCH Model Fit        *
## *---------------------------------*
## 
## Conditional Variance Dynamics    
## -----------------------------------
## GARCH Model  : sGARCH(2,1)
## Mean Model   : ARFIMA(0,0,0)
## Distribution : norm 
## 
## Optimal Parameters
## ------------------------------------
##         Estimate  Std. Error   t value Pr(>|t|)
## omega   0.000022    0.000005  4.146095 0.000034
## alpha1  0.204975    0.045233  4.531513 0.000006
## alpha2  0.000002    0.061081  0.000033 0.999974
## beta1   0.719273    0.055404 12.982376 0.000000
## 
## Robust Standard Errors:
##         Estimate  Std. Error  t value Pr(>|t|)
## omega   0.000022    0.000010 2.193720 0.028256
## alpha1  0.204975    0.082034 2.498658 0.012466
## alpha2  0.000002    0.109445 0.000018 0.999985
## beta1   0.719273    0.092736 7.756149 0.000000
## 
## LogLikelihood : 3804.97 
## 
## Information Criteria
## ------------------------------------
##                     
## Akaike       -5.6773
## Bayes        -5.6618
## Shibata      -5.6773
## Hannan-Quinn -5.6715
## 
## Weighted Ljung-Box Test on Standardized Residuals
## ------------------------------------
##                         statistic p-value
## Lag[1]                      2.440  0.1183
## Lag[2*(p+q)+(p+q)-1][2]     2.461  0.1966
## Lag[4*(p+q)+(p+q)-1][5]     4.824  0.1677
## d.o.f=0
## H0 : No serial correlation
## 
## Weighted Ljung-Box Test on Standardized Squared Residuals
## ------------------------------------
##                          statistic p-value
## Lag[1]                       0.270  0.6034
## Lag[2*(p+q)+(p+q)-1][8]      2.202  0.8266
## Lag[4*(p+q)+(p+q)-1][14]     3.137  0.9476
## d.o.f=3
## 
## Weighted ARCH LM Tests
## ------------------------------------
##             Statistic Shape Scale P-Value
## ARCH Lag[4]    0.8176 0.500 2.000  0.3659
## ARCH Lag[6]    1.6457 1.461 1.711  0.5737
## ARCH Lag[8]    1.8907 2.368 1.583  0.7636
## 
## Nyblom stability test
## ------------------------------------
## Joint Statistic:  0.4229
## Individual Statistics:             
## omega  0.1897
## alpha1 0.1713
## alpha2 0.2037
## beta1  0.1915
## 
## Asymptotic Critical Values (10% 5% 1%)
## Joint Statistic:          1.07 1.24 1.6
## Individual Statistic:     0.35 0.47 0.75
## 
## Sign Bias Test
## ------------------------------------
##                    t-value   prob sig
## Sign Bias           0.3727 0.7094    
## Negative Sign Bias  1.2628 0.2069    
## Positive Sign Bias  1.1894 0.2345    
## Joint Effect        4.0135 0.2600    
## 
## 
## Adjusted Pearson Goodness-of-Fit Test:
## ------------------------------------
##   group statistic p-value(g-1)
## 1    20     89.54    3.996e-11
## 2    30    108.01    4.914e-11
## 3    40    120.69    2.798e-10
## 4    50    131.69    1.681e-09
## 
## 
## Elapsed time : 0.2280161

Se escoge el modelo GARCH (2,1) por criterio de ARKAIKE ya que su valor es el más cercano a 0