Extraction of the Underlying Structure of Systematic Risk from Non-Gaussian Multivariate Financial Time Series Using Independent Component Analysis: Evidence from the Mexican Stock Exchange

Autores/as

  • Rogelio Ladrón de Guevara Cortés Veracruzana University, Institute for Research and Graduate Studies in Administrative Sciences (IIESCA)
  • Salvador Torra Porras University of Barcelona, Faculty of Economics and Business, Department of Econometrics, Statistics and Applied Economy
  • Enric Monte Moreno Polytechnic University of Catalonia, Barcelona School of Telecommunications Engineering, Department of Signal Theory and Communications

DOI:

https://doi.org/10.13053/cys-22-4-3083

Palabras clave:

Extraction techniques, underlying risk factors, independent component analysis, arbitrage pricing theory, Mexican stock exchange

Resumen

Regarding the problems related to multivariate non-Gaussianity of financial time series, i.e., unreliable results in extraction of underlying risk factors -via Principal Component Analysis or Factor Analysis-, we use Independent Component Analysis (ICA) to estimate the pervasive risk factors that explain the returns on stocks in the Mexican Stock Exchange. The extracted systematic risk factors are considered within a statistical definition of the Arbitrage Pricing Theory (APT), which is tested by means of a two-stage econometric methodology. Using the extracted factors, we find evidence of a suitable estimation via ICA and some results in favor of the APT.

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Publicado

2018-12-30

Número

Vol. 22 Núm. 4 (2018): Topic Trends in Computing Research (Guest Editors: A. Aguilar-Meléndez, E. Moya-Sánchez)

Sección

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