Cuantificación del valor en riesgo del mercado accionario de Colombia durante el periodo 2008-2013: Como técnica de medición y guía de inversión
1 documento en pdf de 36 páginas
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad de la Sabana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad de la Sabana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:intellectum.unisabana.edu.co:10818/26325
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10818/26325
http://intellectum.unisabana.edu.co
- Palabra clave:
- Riesgo (Economía) -- Colombia
Mercado de capitales -- Colombia
Bolsa de valores -- Colombia
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
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Cuantificación del valor en riesgo del mercado accionario de Colombia durante el periodo 2008-2013: Como técnica de medición y guía de inversiónRiesgo (Economía) -- ColombiaMercado de capitales -- ColombiaBolsa de valores -- Colombia1 documento en pdf de 36 páginasEn el documento adjunto se podrá apreciar mediante varias técnicas econométricas y diversas metodologías. Una cuantificación del VaR (Valor en riesgo) del mercado accionario de Colombia. En particular, para luego a través de criterios estadísticos evaluar cada una de estas metodologías en las acciones para el caso colombiano. Se emplearán metodologías tales como Bootstrapping, simulaciones de Monte Carlo, simulación histórica, supuesto de normalidad y series de tiempo (modelo ARMA-GARCH). Estas metodologías serán aplicadas sobre las variaciones diarias de los precios de diez de las principales acciones del índice general de la bolsa de valores de Colombia, para el periodo comprendido entre el 1 de Julio de 2008 y el 28 de Junio de 2013. Con lo cual se espera orientar las decisiones de inversión de una persona que esté considerando invertir en el mercado accionario de Colombia según su perfil de riesgo.¿¿Universidad de La SabanaEconomía y Finanzas InternacionalesEscuela Internacional de Ciencias Económicas y Administrativas2016-08-19T15:41:45Z2016-08-19T15:41:45Z20162016-08-19Tesis/Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPapplication/pdfDe Arce, R. (1998). Introducción a los Modelos Autorregresivos con Heterocedasticidad Condicional (ARCH). Instituo LR Klein, Madrid.Gento Marhuenda, P., Ortega Dato, J. F., Garcia, G., & Layron, D. (2004). Alternativas estadisticas al Caluculo del Valor en Riesgo. Univerisidad de Catilla la Mancha . Castilla : Estadistica Española .Gozales Casimiro, M. d. (2009). Analisis de Series Temporales Modelos ARIMA. Universidad del Pais del Vasco , Pais del VascoJohnson, C. A. (2002). Value at Risk: Teoría y Aplicaciones. Banco Central de Chile , Gerencia de Investigacion Economica, Santiago de ChileJorion, P. (2006). The New Benchmark for Managing Financial Risk. McGraw-Hill.Marinez Barbeito, J., Bouza Herrera, C., Sira Allende, A., & Chen, D. Modelos Parametricos y No Parametricos, Para la Previsión de la Volatilidad. Su aplicacion al calculo del Valor en Riesgo . Universidad de la Coruña, Universidad de la Habana, Smith and King College .Mascareñas, J. ( 2008). Introduccion al VaR. MadridMauricio, J. A. (2007). Introduccion al Análisis de series temporales. Madrid: Universidad Complutense de Madrid.Melo Velandia, L. F., & Becerra Camargo, O. R. (2005). Medidas de riesgo, Caracteristicas y tecnicas de una medicion: una aplicacion del VaR y el ES a la tasa interbancaria de Colombia. Banco de la republica, Gerencia Tecnica, Bogota.Mogni, A. P. (2013). Modelos de Series de Tiempo con Aplicaciones en la Industria Aereocomercial. Universidad de Buenos Aires , Buenos Aires .Perote Peña, J. (1997). Modelos de series temporales en finanzas (II): Modelos ARCH-GARCH. MadridRupper, D. (2011). Statistics and Data Analysis for Financial Engineering . New York : Springerhttps://hdl.handle.net/10818/26325262552TE08506http://intellectum.unisabana.edu.coUniversidad de la SabanaIntellectum Repositorio Universidad de la SabanaspaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Abril Gil, Diego Fernandooai:intellectum.unisabana.edu.co:10818/263252025-12-15T17:18:26Z |
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De Arce, R. (1998). Introducción a los Modelos Autorregresivos con Heterocedasticidad Condicional (ARCH). Instituo LR Klein, Madrid. Gento Marhuenda, P., Ortega Dato, J. F., Garcia, G., & Layron, D. (2004). Alternativas estadisticas al Caluculo del Valor en Riesgo. Univerisidad de Catilla la Mancha . Castilla : Estadistica Española . Gozales Casimiro, M. d. (2009). Analisis de Series Temporales Modelos ARIMA. Universidad del Pais del Vasco , Pais del Vasco Johnson, C. A. (2002). Value at Risk: Teoría y Aplicaciones. Banco Central de Chile , Gerencia de Investigacion Economica, Santiago de Chile Jorion, P. (2006). The New Benchmark for Managing Financial Risk. McGraw-Hill. Marinez Barbeito, J., Bouza Herrera, C., Sira Allende, A., & Chen, D. Modelos Parametricos y No Parametricos, Para la Previsión de la Volatilidad. Su aplicacion al calculo del Valor en Riesgo . Universidad de la Coruña, Universidad de la Habana, Smith and King College . Mascareñas, J. ( 2008). Introduccion al VaR. Madrid Mauricio, J. A. (2007). Introduccion al Análisis de series temporales. Madrid: Universidad Complutense de Madrid. Melo Velandia, L. F., & Becerra Camargo, O. R. (2005). Medidas de riesgo, Caracteristicas y tecnicas de una medicion: una aplicacion del VaR y el ES a la tasa interbancaria de Colombia. Banco de la republica, Gerencia Tecnica, Bogota. Mogni, A. P. (2013). Modelos de Series de Tiempo con Aplicaciones en la Industria Aereocomercial. Universidad de Buenos Aires , Buenos Aires . Perote Peña, J. (1997). Modelos de series temporales en finanzas (II): Modelos ARCH-GARCH. Madrid Rupper, D. (2011). Statistics and Data Analysis for Financial Engineering . New York : Springer 262552 TE08506 |
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