Estimación Bayesiana para el cálculo del Valor en Riesgo (VaR) en modelos de series financieras con relaciones de dependencia no lineal en Colombia
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 f...
- Autores:
-
Triana, Daniel
Torres Aponte, Luis Miguel
Alba, Miguel Ángel
Pineda Ríos, Wilmer
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Universidad Santo Tomás
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- Palabra clave:
- Valor en riesgo, cópulas, dependencia no lineal.
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Triana, DanielTorres Aponte, Luis MiguelAlba, Miguel ÁngelPineda Ríos, Wilmer2018-12-21https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/9El 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.application/pdfspaUniversidad Santo Tomáshttps://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/9/pdf_1Comunicaciones en Estadística; Vol. 11, Núm. 2 (2018); 171-1892339-30762027-3355Comunicaciones en Estadística; Vol. 11, Núm. 2 (2018); 171-189Copyright (c) 2018 Comunicaciones en Estadísticahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Estimación Bayesiana para el cálculo del Valor en Riesgo (VaR) en modelos de series financieras con relaciones de dependencia no lineal en Colombiainfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Valor en riesgo, cópulas, dependencia no lineal.11634/14885oai:repository.usta.edu.co:11634/148852023-07-14 16:37:41.818metadata only accessRepositorio Universidad Santo Tomásnoreply@usta.edu.co |
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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. |
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