Examinando por Autor "Rios Saavedra, Omar Alexander"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Estimación del (Var) valor en riesgo para la tasa de cambio(TRM) COP USD. Una aplicación usando modelos de heterocedasticidad condicional
    (Universidad del Valle, 2017) Osorio Buitrón, Maribel; Rios Saavedra, Omar Alexander
    La presente investigación examino el riesgo de mercado en Colombia, desde la perspectiva de la regulación de captación de capital para las entidades financieras, siguiendo las directrices de la Superintendencia Financiera, entidad que ha establecido el valor en riesgo (VaR) como medida para cuantificar este tipo de riesgo. Con esta metodología se identificaron y se describieron las cualidades y deficiencias que están presentes en el VaR, a través de un contraste empírico con modelos de volatilidad condicional tomando como ejemplo la tasa representativa del Mercado (TRM) COP-USD. Se concluye que el mejor modelo para los rendimientos de la TRM en el periodo desde 01 Enero de 2012 hasta el 31 de Diciembre de 2014, es el EGARCH (1,1), bajo la distribución de colas pesadas t-student, adicional a esto, se estimó el VaR en un portafolio hipotético y aplicando las pruebas de Backtesting requeridas.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Método Bootstrap en una representación estado espacio para la estimación de los parámetros en una curva característica de rendimientos Nelson y Siegel una aplicación al mercado colombiano.
    (2018-08-27) Rios Saavedra, Omar Alexander
    Una curva de rendimientos es una gráfica que representa la estructura de rendimientos para un mercado dado, es decir establece como el rendimiento de un bono dado de características crediticias equivalentes varía de acuerdo a su vencimiento. Su estimación es importante ya que con su comportamiento se explican importantes condiciones macroeconómicas de un país, las cuales son usadas por los agentes económicos (Gobierno, creadores de mercado, agentes reguladores) para la toma de decisiones. Una curva de rendimientos que se estima con la metodología propuesta por Nelson y Siegel en general cuenta con tres factores que describen su comportamiento (nivel, pendiente y curvatura), los cuales no son observables de forma explícita, estos se encuentran indexados a otras variables como lo son las tasas de interés y las primas de riesgo en el largo plazo. Con una metodología dinámica en una representación estado espacio es posible descomponer los factores inobservables de la curva de rendimientos a partir de variables explicitas presentes en los mercados financieros. Se desarrolla una metodología Bootstrap en representación estado espacio donde se separan los factores latentes de la curva de rendimientos, el corto (Nivel) y el largo plazo (Pendiente), representan tendencias en las tasas de interés validables con la realidad, el mediano plazo (Curvatura) presenta una distribución más volátil, que no hace fácil describir un comportamiento.