Simulación de Montecarlo mediante el Crystal Ball para el análisis del VaR de un portafolio del sector financiero
En esta investigación busco analizar el VaR de un portafolio conformado solo por entidades bancarias de Colombia, para así concluir cuales de estas entidades en sus cotizaciones diarias muestra mejor comportamiento. Profesores académicos como Harry Markowitz, Williams F.Sharpe, y James Tobin entre o...
- Autores:
-
Cornejo Hernández, Andrea
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2007
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Financial engineering
Financial analysis
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En esta investigación busco analizar el VaR de un portafolio conformado solo por entidades bancarias de Colombia, para así concluir cuales de estas entidades en sus cotizaciones diarias muestra mejor comportamiento. Profesores académicos como Harry Markowitz, Williams F.Sharpe, y James Tobin entre otros, se ocuparon de desarrollar modelos que permiten al inversionista obtener la cartera que están buscando, dentro de las posibilidades del mercado; después de conformar un portafolio escogiendo a tres de las mejores entidades bancarias, analizándolo desde una perspectiva de acciones dominantes poco riesgosas. Luego se calculara el VaR para cada una de las tres entidades mediante la simulación de Monte Carlo, la cual “está basada en la generación de números aleatorios y el procedimiento es simular el comportamiento aleatorio del sistema para obtener en forma artificial los índices de confiabilidad.” Para ello es importante, analizar estos valores utilizando dos herramientas que son muy conocidas como los son Excel y Crystal Ball, para así obtener un resultado confiable, el cual pueda predecir cuanta perdida máxima podría obtener cada una de las tres entidades estudiadas, desde el 02 al 09 de Enero del 2.007. Con 1.000 números aleatorios para este estudio, se pretende también analizar con niveles de confianza del 95% y 99% de confianza las perdidas y/o ganancias que se obtienen respecto al mercado real. |
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Luego se calculara el VaR para cada una de las tres entidades mediante la simulación de Monte Carlo, la cual “está basada en la generación de números aleatorios y el procedimiento es simular el comportamiento aleatorio del sistema para obtener en forma artificial los índices de confiabilidad.” Para ello es importante, analizar estos valores utilizando dos herramientas que son muy conocidas como los son Excel y Crystal Ball, para así obtener un resultado confiable, el cual pueda predecir cuanta perdida máxima podría obtener cada una de las tres entidades estudiadas, desde el 02 al 09 de Enero del 2.007. Con 1.000 números aleatorios para este estudio, se pretende también analizar con niveles de confianza del 95% y 99% de confianza las perdidas y/o ganancias que se obtienen respecto al mercado real.INTRODUCCION OBJETIVOS GENERALES Y ESPECÍFICOS 1. RESEÑA HISTÓRICA DEL SECTOR BANCARIO. 3 2. TENDENCIA DE LOS PRECIOS 4 2.1. Análisis de Tendencia de Bancolombia. 5 2.2. Análisis de Tendencia de Colpatria. 6 2.3. Análisis de Tendencia de Banco de Bogota. 6 2.4. Análisis de Tendencia de Banco Occidente. 7 2.5. Análisis de Tendencia de BBVA. 8 2.6. Análisis de Tendencia de Banco Santander. 9 3. ANALISIS DE DOMINACIA. 10 4. CÁLCULO DEL PORTAFOLIO ÓPTIMO USANDO EXCEL. 11 5. VAR. 13 5.1. Simulación de Montecarlo en Excel de Bancolombia. 13 5.1.2.1. Análisis del Histograma de Bancolombia. 15 5.1.3. Simulación de Montecarlo en Cristal Ball de Bancolombia. 15 5.2. Simulación de Montecarlo en Excel de Banco de Bogota. 18 5.2.2.1. Análisis del Histograma de Banco de Bogota. 19 5.2.3. Simulación de Montecarlo en Cristal Ball de Banco de Bogota. 20 5.3. Simulación de Montecarlo en Excel de Banco de Occidente. 23 5.3.2.1. Análisis del Histograma de Banco de Occidente 24 5.3.3. Simulación de Montecarlo en Cristal Ball de Banco de Occidente. 24 6. ANÁLISIS DE DATOS. 27 CONCLUSIONES 31 BIBLIOGRAFIA 32 ANEXOS 33PregradoIn this research I seek to analyze the VaR of a portfolio made up only of Colombian banking entities, in order to conclude which of these entities shows the best performance in their daily prices. Academic professors such as Harry Markowitz, Williams F. Sharpe, and James Tobin among others, were in charge of developing models that allow the investor to obtain the portfolio they are looking for, within the possibilities of the market; after building a portfolio by choosing three of the best banks, analyzing it from a low risk dominant stock perspective. Then the VaR will be calculated for each of the three entities by means of the Monte Carlo simulation, which “is based on the generation of random numbers and the procedure is to simulate the random behavior of the system to artificially obtain the reliability indices. " For this, it is important to analyze these values using two well-known tools such as Excel and Crystal Ball, in order to obtain a reliable result, which can predict how much maximum loss each of the three entities studied could obtain, from 02 to January 9, 2007. With 1,000 random numbers for this study, it is also intended to analyze with confidence levels of 95% and 99% confidence the losses and / or gains obtained with respect to the real market.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 ColombiaSimulación de Montecarlo mediante el Crystal Ball para el análisis del VaR de un portafolio del sector financieroMonte Carlo simulation using the Crystal Ball for the analysis of the VaR of a portfolio of the financial sectorIngeniero 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 managenmentInvestigationQuotesFinancial sectorInvestorsActionsAnálisis financieroIngeniería financieraGestión financieraInvestigaciónCotizacionesSector financieroInversionistasAccionesMEDICION Y CONTROL DEL RIESGOS FIANANCIEROS; Alfonso de Lara Haro; Editorial Limusa S.A., Segunda Edición.VALOR EN RIESGO; Philippe Jorion; Editorial Limaza S.A., Grupo Noriega Editores.http://www.eafit.edu.co/NR/rdonlyres/50A5DA82-CD03-4E26-ABCF-21966A7BF09C/0/Cuaderno1.pdfhttp://www.iadb.org/res/publications/pubfiles/pubS-700.pdfhttp://www.proexport.com.co/vbecontent/library/documents/DocNewsNo6070DocumentNo6613.PDFhttp://www.tradingsys.org/index.php?option=com_content&task=view&id=87&Itemid=48http://www.grupoaval.com/oc4j/portales/jsp/historicoindicadores.jsphttp://www.formatex.org/micte2006/pdf/1244-1247.pdfORIGINAL2007_Tesis_Cornejo_Hernandez_Andrea.pdf2007_Tesis_Cornejo_Hernandez_Andrea.pdfTesisapplication/pdf633444https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14029/1/2007_Tesis_Cornejo_Hernandez_Andrea.pdf3af525392db5fc0b8425ff2c9d48525fMD51open access2007_Articulo_Cornejo_Hernandez_Andrea.pdf2007_Articulo_Cornejo_Hernandez_Andrea.pdfArtículoapplication/pdf11448https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14029/2/2007_Articulo_Cornejo_Hernandez_Andrea.pdf869f37549beff857994a7a8c5b5433ceMD52open access2007_Presentacion_Cornejo_Hernandez_Andrea.pdf2007_Presentacion_Cornejo_Hernandez_Andrea.pdfPresentaciónapplication/pdf601072https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14029/3/2007_Presentacion_Cornejo_Hernandez_Andrea.pdf9f6269409a6b32df4896bab0b0d2c26fMD53open access2007_Anexos_Cornejo_Hernandez_Andrea.zip2007_Anexos_Cornejo_Hernandez_Andrea.zipAnexosapplication/octet-stream2224529https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14029/4/2007_Anexos_Cornejo_Hernandez_Andrea.zip8c485cdac68ab49ec479c21f5c464929MD54open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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