El presente artículo constituye una guía metodológica exhaustiva para el análisis cuantitativo de activos financieros utilizando datos de acceso público desde Yahoo Finance. Se presenta un flujo de trabajo completo que abarca desde la adquisición programática de datos hasta técnicas avanzadas de modelado estadístico, incluyendo análisis de series temporales, cálculo de métricas de riesgo-retorno, construcción de matrices de correlación, y estimación de modelos de valoración de activos. La metodología implementada utiliza el lenguaje de programación R y paquetes especializados del ecosistema quantmod, garantizando reproducibilidad completa y escalabilidad a múltiples contextos de aplicación. Se presentan ejemplos detallados con activos representativos del mercado estadounidense, aunque el marco es directamente generalizable a cualquier mercado o clase de activo disponible en la plataforma Yahoo Finance. El enfoque adoptado enfatiza tanto el rigor metodológico como la interpretabilidad práctica, proporcionando no solo implementaciones técnicas sino también explicaciones conceptuales profundas de cada etapa del proceso analítico. Esta dualidad hace que el documento sea valioso tanto para investigadores académicos como para practitioners en instituciones financieras.

Análisis econométrico bayesiano completo de activos financieros de alta capitalización (AAPL, GOOGL, MSFT, TSLA, AMZN) mediante algoritmos MCMC (Hamiltonian Monte Carlo). Este estudio implementa modelos de regresión bayesiana con distribuciones a priori débilmente informativas para estimar interdependencias entre retornos logarítmicos diarios del periodo 2021-2026. Incluye: - Descarga automatizada de datos desde Yahoo Finance - Análisis exploratorio de precios y retornos - Estimación mediante Stan (rstanarm) con 4 cadenas MCMC - Diagnósticos exhaustivos de convergencia (trazas, Gelman-Rubin) - Chequeos predictivos posteriores (Posterior Predictive Checks) - Intervalos de credibilidad bayesianos al 95% - Interpretación económica y financiera de coeficientes Palabras clave: Econometría Bayesiana, MCMC, Stan, Finanzas Cuantitativas, Análisis de Riesgo, Correlaciones, Modelos Multivariados, Series Temporales Financieras Clasificación JEL: C11, C32, C58, G11 Código reproducible completo en R Markdown.

Sea ha realizado un análisis de la volatilidad de los retornos de los activos del S&P 500 y Tesla utilizando un modelo TGARCH (Threshold GARCH). Este modelo permitió capturar la asimetría en la volatilidad de los retornos, lo cual es especialmente relevante para activos financieros.