Estimación del riesgo en un portafolio de activos
Este trabajo introduce el uso de la teoría de valor extremo (EVT) y cópulas para la estimación del valor en riesgo (VaR). Se considera como aplicación a un portafolio compuesto por tres activos representativos del mercado colombiano. Los retornos de los factores de riesgo de los activos se ajustan m...
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Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
2010
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oai:doaj.org-article:a264e5b10b6546f6884c239ad89cc4702021-11-11T15:57:18ZEstimación del riesgo en un portafolio de activos0120-30532256-5779https://doaj.org/article/a264e5b10b6546f6884c239ad89cc4702010-01-01T00:00:00Zhttp://www.redalyc.org/articulo.oa?id=479548753007https://doaj.org/toc/0120-3053https://doaj.org/toc/2256-5779Este trabajo introduce el uso de la teoría de valor extremo (EVT) y cópulas para la estimación del valor en riesgo (VaR). Se considera como aplicación a un portafolio compuesto por tres activos representativos del mercado colombiano. Los retornos de los factores de riesgo de los activos se ajustan mediante los modelos ARMA GARCH. Para cada factor de riesgo se modelan las innovaciones a través de la distribución generalizada de Pareto, para la estimación de la volatilidad a un día.De otro lado, las cópulas son construídas asumiendo que las innovaciones siguen una distribución marginal empírica con el objetivo de caracterizar la estructura de dependencia entre los factores de riesgo. Las pruebas de desempeño del valor en riesgo calculado para tres meses, muestran que modelar la volatilidad y dependencia a través de dichas metodologías esmás apropiado que bajo metodologías basadas en el supuesto de normalidad.Sandra Milena SalinasDiana A. MaldonadoLuis Guillermo DíazUniversidad Pedagógica y Tecnológica de Colombiaarticleteoría de valor extremocópulasvalor en riesgodependenciaretornosEconomics as a scienceHB71-74ENESApuntes del CENES, Vol 29, Iss 50, Pp 117-150 (2010) |
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Este trabajo introduce el uso de la teoría de valor extremo (EVT) y cópulas para la estimación del valor en riesgo (VaR). Se considera como aplicación a un portafolio compuesto por tres activos representativos del mercado colombiano. Los retornos de los factores de riesgo de los activos se ajustan mediante los modelos ARMA GARCH. Para cada factor de riesgo se modelan las innovaciones a través de la distribución generalizada de Pareto, para la estimación de la volatilidad a un día.De otro lado, las cópulas son construídas asumiendo que las innovaciones siguen una distribución marginal empírica con el objetivo de caracterizar la estructura de dependencia entre los factores de riesgo. Las pruebas de desempeño del valor en riesgo calculado para tres meses, muestran que modelar la volatilidad y dependencia a través de dichas metodologías esmás apropiado que bajo metodologías basadas en el supuesto de normalidad. |
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