bb

POR: ANGIE OSORIO

La presente investigación analiza la persistencia de la volatilidad en los rendimientos logarítmicos diarios del Índice General de la Bolsa de Valores de Lima (IGBVL) durante el periodo 2018–2025. El objetivo principal es cuantificar la memoria de los shocks de incertidumbre en un contexto marcado por la crisis del COVID-19 y la inestabilidad política interna. Metodológicamente, se empleó un modelo de varianza condicional AR(1)–GARCH(1,1) con distribución t-Student, cuya idoneidad fue validada mediante tests de Jarque-Bera, Breusch-Godfrey y RESET de Ramsey, los cuales confirmaron la presencia de colas pesadas y la insuficiencia de los modelos lineales clásicos.Los resultados empíricos revelan una alta persistencia en la volatilidad, con una suma de coeficientes $\alpha + \beta = 0.9754$, indicando que los impactos disruptivos en el mercado peruano tienen efectos prolongados y no se disipan de manera inmediata. Asimismo, se calculó una vida media del shock (half-life) de 27.8 días, evidenciando que la incertidumbre requiere más de cinco semanas bursátiles para reducirse a la mitad de su magnitud inicial. Se concluye que el IGBVL presenta un marcado agrupamiento de volatilidad (volatility clustering), lo que sugiere a reguladores e inversionistas la necesidad de adoptar modelos de varianza dinámica para la gestión eficiente del riesgo y la estimación precisa del Valor en Riesgo (VaR) en la plaza bursátil local. Palabras clave: volatilidad persistente, GARCH(1,1), IGBVL, rendimientos bursátiles, clustering de volatilidad, riesgo financiero. Clasificación JEL: C22, C58, G12.