Aplicación de la teoría de valores extremos (TVE) para determinar pérdidas no esperadas a las acciones más volátiles del índice COLCAP
Las pérdidas por exposición al riesgo de mercado se pueden valorar a través de metodologías estadísticas como el VaR (Valor en riesgo), el cual estima la pérdida máxima en el precio de un activo, partiendo del supuesto de que el mercado está en condiciones normales. Sin embargo, los mercados financi...
- Autores:
-
Colmenares Benavides, Liliana Janeth
Mónoga Cadena, Jorge Eliécer
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/13675
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/13675
- Palabra clave:
- Financial engineering
Financial analysis
Financial managenment
Investigation
Market risk
Financial markets
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Measurements
Análisis financiero
Ingeniería financiera
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Las pérdidas por exposición al riesgo de mercado se pueden valorar a través de metodologías estadísticas como el VaR (Valor en riesgo), el cual estima la pérdida máxima en el precio de un activo, partiendo del supuesto de que el mercado está en condiciones normales. Sin embargo, los mercados financieros no siempre presentan estas condiciones de normalidad, ya que hay momentos en los que por diversos factores, este presenta épocas de turbulencia y alta volatilidad. Por eso, se hace necesario usar metodologías que permitan estimar pérdidas más allá de las esperadas en momentos de normalidad. La Teoría de valores extremos (TVE) es la indicada, ya que centra sus esfuerzos en identificar los valores atípicos, extremos o catastróficos que se presentan en esas épocas de turbulencia en los mercados, para posteriormente modelar y estimar pérdidas extremas no esperadas por exposición a riesgo de mercado. La TVE presenta dos enfoques a la hora de identificar datos extremos: picos sobre el umbral y bloque máximos. Por ende, esta investigación presenta una comparación entre ambas metodologías; con el fin de evaluar cual tiene mejor desempeño. |
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Macías Villalba, Gloria Inésc687d25c-1560-42e9-af06-aba79b6d6429Colmenares Benavides, Liliana Janeth42dc28ca-e32e-4a18-934f-e7a51e014752Mónoga Cadena, Jorge Eliécer7ed0c1bd-8f5a-400f-b617-4055c07b662cMacías Villalba, Gloria Inés [0000290980]Macías Villalba, Gloria Inés [XmXMLUAAAAJ]Macías Villalba, Gloria Inés [0000-0001-5897-181X]Bucaramanga (Santander, Colombia)2019UNAB Campus Bucaramanga2021-08-04T20:21:00Z2021-08-04T20:21:00Z2019http://hdl.handle.net/20.500.12749/13675instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABrepourl:https://repository.unab.edu.coLas pérdidas por exposición al riesgo de mercado se pueden valorar a través de metodologías estadísticas como el VaR (Valor en riesgo), el cual estima la pérdida máxima en el precio de un activo, partiendo del supuesto de que el mercado está en condiciones normales. Sin embargo, los mercados financieros no siempre presentan estas condiciones de normalidad, ya que hay momentos en los que por diversos factores, este presenta épocas de turbulencia y alta volatilidad. Por eso, se hace necesario usar metodologías que permitan estimar pérdidas más allá de las esperadas en momentos de normalidad. La Teoría de valores extremos (TVE) es la indicada, ya que centra sus esfuerzos en identificar los valores atípicos, extremos o catastróficos que se presentan en esas épocas de turbulencia en los mercados, para posteriormente modelar y estimar pérdidas extremas no esperadas por exposición a riesgo de mercado. La TVE presenta dos enfoques a la hora de identificar datos extremos: picos sobre el umbral y bloque máximos. Por ende, esta investigación presenta una comparación entre ambas metodologías; con el fin de evaluar cual tiene mejor desempeño.Introducción 8 Capítulo 1: Teoría de valores extremos, un enfoque teórico 10 1.1. Riesgo 10 1.2. Gestión del riesgo 11 1.2.1. ISO 31000 (2018) 12 1.3. Riesgos financieros 17 1.3.1. Riesgo de crédito 18 1.3.2. Riesgo de liquidez 18 1.3.3. Riesgo operativo 19 1.4. Riesgo de mercado 20 1.4.1. Riesgos de tipo de interés 20 1.4.2. Riesgos de tipos de cambio 20 1.5. Medición del riesgo de mercado 21 1.5.1 Value at Risk 21 1.5.2. Expected shortfall (ES) 32 1.6. Valores extremos 33 1.6.1. Teoría asintótica de valores extremos 34 1.7. Teoría de valores extremos (TVE) 35 1.7.1. Bloques máximos 36 1.7.2. Picos sobre el umbral (POT) 38 1.8. Backtesting 41 1.8.1 Prueba de kupiec 41 Capítulo 2: Teoría de valores extremos, un enfoque práctico 42 2.1. Método de los bloques máximos 53 2.1.1. Acción Preferencial de Avianca 53 2.1.2. Acción Ordinaria de Cemex Latam Holdings 59 2.1.3. Acción Ordinaria de Corficolombiana 61 2.2. Método de picos sobre el umbral 64 2.2.1. Acción Preferencial de Avianca 64 2.2.2. Acción Ordinaria de Cemex Latam Holdings 71 2.2.3. Acción Ordinaria de Corficolombiana 74 Capítulo 3: Backtesting 77 3.1. Pruebas de Kupiec: Método Bloques Máximos 78 3.2. Pruebas de Kupiec: Método Picos sobre el umbral 80 Conclusiones 82 Bibliografía 85PregradoLosses due to exposure to market risk can be valued through statistical methodologies such as VaR (Value at Risk), which estimates the loss maximum in the price of an asset, assuming that the market is in normal conditions. However, financial markets do not always present these conditions of normality, since there are times when for various factors, this presents times of turbulence and high volatility. Therefore, it is done It is necessary to use methodologies that allow estimating losses beyond those expected in moments of normality. The Theory of Extreme Values (TVE) is the one indicated, since which focuses its efforts on identifying outliers, extremes, or catastrophic that occur in those times of turbulence in the markets, to subsequently model and estimate unexpected extreme losses due to exposure to market risk. The TVE presents two approaches when it comes to identifying data extremes: peaks above threshold and maximum block. Therefore, this research presents a comparison between both methodologies; in order to evaluate which one has better performance.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaAplicación de la teoría de valores extremos (TVE) para determinar pérdidas no esperadas a las acciones más volátiles del índice COLCAPApplication of the theory of extreme values (TVE) to determine unexpected losses to the most volatile shares of the COLCAP indexIngeniero financieroUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad Economía y NegociosPregrado Ingeniería Financierainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPFinancial engineeringFinancial analysisFinancial managenmentInvestigationMarket riskFinancial marketsMaximum blocksMeasurementsAnálisis financieroIngeniería financieraGestión financieraInvestigaciónRiesgo de mercadoMercados financierosBloques máximosMedicionesAlbeverio, S., Jentsch, V., & Kantz, H. 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