Examinando por Materia "VaR"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Estimadores del índice de cola y el valor en riesgo.
    (2012-10-03) Mora Valencia, Andrés
    Este artículo presenta algunas metodologías para cuantificar riesgo cuando la distribución de pérdidas presenta eventos extremos, debido a que los activos financieros generalmente presentan alta curtosis. De esta manera, el principal concepto utilizado en el documento es el valor en riesgo (VaR, por sus siglas en inglés), medida introducida por J. P. Morgan en 1995. Desde el punto de vista estadístico, VaR es un cuantil de una función de distribución; sin embargo, su valor dependerá de la forma de la distribución que se utilice para ajustar los datos de pérdida. Por tal razón, al estimar de manera confiable el parámetro de forma de la distribución de pérdidas, se obtiene un estimador confiable de medida de riesgo. La teoría del valor extremo (EVT, por sus siglas en inglés) es una técnica estadística que ha sido empleada para tal fin. En este documento se utiliza la metodología de EVT, denominada picos sobre el umbral (POT, por sus siglas en inglés), en el cual, se estima el parámetro de forma de la distribución de excesos mediante máxima verosimilitud. Este método de estimación se revisa brevemente en el documento junto con el método de mínimos cuadrados ponderados. Este último se utiliza para cuantificar el estimador de Hill y con este valor se calcula el VaR para distribuciones con colas pesadas. Finalmente, se comparan las metodologías propuestas en el artículo para cuantificar VaR con otras dos metodologías que son simulación histórica y bajo el supuesto de normalidad mediante pruebas de desempeño a dos casos.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Measuring financial risk in non-financial firms: an application to the Colombian sugar sector
    (Universidad del Valle, 2015-07-31) Mosquera López, Stephanía
    (Eng) Investment projects optimal selection is relevant in making business decisions. In this paper a methodology that has not been extensively explored in the literature of measuring financial risk is applied to the Colombian sugar industry. This measurement serves as the basis for the evaluation of projects in a more robust manner, due to an adequate modeling of uncertainty. For the above, the Value at Risk of a company’s gross profit is determined using econometric techniques such as modeling the autoregressive conditional volatility of the series, multivariate modeling of the dependency relationships of the series through copulas, and simulation using Monte Carlo techniques.