Este estudio desarrolla y evalúa modelos predictivos para anticipar los precios de las acciones de Amazon (AMZN) y analizar su volatilidad. Utiliza modelos VAR (Vector Autoregression) y ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) multivariados, que integran diversas variables económicas como el S&P 500, la inflación y el PIB. El análisis incluye la simulación de Monte Carlo para calcular el Value at Risk (VaR), demostrando la fiabilidad de las metodologías empleadas y la coherencia entre varios métodos de evaluación del riesgo. Estos modelos proporcionan herramientas robustas para la gestión de riesgos financieros, ayudando a los inversionistas a tomar decisiones informadas en un entorno de mercado volátil y dinámico.