Regresión cuantílica dinámica para la medición del valor en riesgo: Una aplicación a datos colombianos.
En este documento se estima el valor en riesgo (VaR) utilizando métodos semiparamétricos basados en regresión cuantílica lineal y no lineal. En particular, se usan varias especificaciones de la familia de modelos CAViaR. Estos modelos permiten capturar hechos estilizados de las series financieras y...
| Main Authors: | , |
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Nacional de Colombia
2019-01-01
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| Series: | Cuadernos de Economía |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.unal.edu.co/index.php/ceconomia/article/view/57654 |
| Summary: | En este documento se estima el valor en riesgo (VaR) utilizando métodos semiparamétricos basados en regresión cuantílica lineal y no lineal. En particular, se usan varias especificaciones de la familia de modelos CAViaR. Estos modelos permiten capturar hechos estilizados de las series financieras y evitan imponer supuestos relacionados con la distribución de los activos financieros. Adicionalmente, estas metodologías son comparadas con técnicas de VaR tradicionales para la tasa de cambio representativa del mercado, un índice de precios de bonos de deuda pública, y el índice de la bolsa de valores de Colombia, durante el periodo comprendido entre diciembre de 2007 y noviembre de 2015 . En general, se encontró que las medidas de riesgo de mercado bajo estas metodologías tienen un mejor desempeño respecto a las tradicionales. |
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| ISSN: | 0121-4772 2248-4337 |