Estimación Bayesiana para el cálculo del Valor en Riesgo (VaR) en modelos de series financieras con relaciones de dependencia no lineal en Colombia
Abstract (en)
El Valor en Riesgo (VaR), se define como la máxima perdida que se puede tener en la inversión de un portafolio con un determinado nivel de confianza, en un periodo determinado, en condiciones normales del mercado. Para calcularlo, existen diversas herramientas paramétricas y no paramétricas que se fundamentan en el supuesto de que los rendimientos de los activos siguen una distribución de probabilidad (con frecuencia la distribución Normal). Por su parte las copulas, vistas como funciones de distribución multivariadas, capturan las relaciones de dependencia diferentes a las lineales, ayudando a condensar la volatilidad de los activos multivariados que usualmente presentan comportamientos complejos de dependencia. Este trabajo presenta la implementación de la teoría de copulas bajo estándares del paradigma bayesiano con el objetivo de obtener la distribución de probabilidad que permita una correcta estimación del VaR de un portafolio comprendido por las acciones de Bancolombia y Ecopetrol.
References
Albert, J. (2009), Bayesian computation with R, Springer Science & Business Media.
Argáez Sosa, J. (2014), `Un paseo por el modelo garch y sus variantes', Abstraction
& Application 10, 35-50.
Bueno, J. A. G. & Arias, O. P. C. (2017), `Comparación de dos portafolios óptimos de renta variable: caso Colombia y Latinoamérica', Puente 8(2), 27-41.
Ceballos López, A. (2015), Implementación de cópulas para la estimación del valor en riesgo, Master's thesis, Universidad del Rosario.
Chen, Y.-T. et al. (2002), `On the robustness of ljung-box and mcleod-li q tests: a simulation study', Economics Bulletin 3(17), 1-10.
Danelsson, J. (2011), Financial risk forecasting: the theory and practice of forecasting market risk with implementation in R and Matlab, Vol. 588, John Wiley & Sons.
Gallardo Estévez, B. (2010), Teoría de cópulas y aplicaciones en simulación de riesgos financieros y en ingeniera civil, Master's thesis, Universidad de Granada.
Gamerman, D. & Lopes, H. F. (2006), Markov chain Monte Carlo: stochastic simulation for Bayesian inference, Chapman and Hall/CRC.
Joe, H. (2014), Dependence modeling with copulas, Chapman and Hall/CRC.
Mercado de Renta Variable (n.d.), https://www.bvc.com.co/pps/tibco/portalbvc///Home/Mercados/descripciongeneral/acciones. Accessed: 2017-04-13.
Nelsen, R. B. (2007), An introduction to copulas, Springer Science & Business Media.
Patton, A. J. (2003), Applications of copula theory in financial econometrics., PhD thesis.
¿Qué es el Valor en Riesgo-VaR? (n.d.), https://www.bbva.com/es/noticias/economia/quees-el-valor-en-riesgo-var/. Accessed: 2015-03-23.
Team, R. C. (2017), `R: A language and environment for statistical computing. vienna, austria: R foundation for statistical computing; 2016'.
How to Cite
License
The authors maintain the rights to the articles and therefore they are free to share, copy, distribute, execute and publicly communicate the work under the following conditions:
Recognize the credits of the work in the manner specified by the author or licensor (but not in a way that suggests that, you have their support or that they support your use of their work).
Comunicaciones en Estadística is licensed under Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
Universidad Santo Tomás preserves the patrimonial rights (copyright) of the published works, and favors and allows the reuse of them under the aforementioned license.
