Patrones del igbc y valor en riesgo: evaluación del desempeño de diferentes metodologías para datos intra-día
El documento evalúa el desempeño de 16 métodos paramétricos, uno no paramétrico y uno semiparamétrico, para estimar el VaR (Valor en Riesgo) de un portafolio conformado por el Índice General de la Bolsa de Valores de Colombia (IGBC). El ejercicio se realiza analizando dos muestras de datos intra-día...
- Autores:
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Alonso-Cifuentes, Julio César
Serna-Cortés, Manuel
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2012
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40982
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40982
http://bdigital.unal.edu.co/31079/
- Palabra clave:
- apalancamiento
estimación de riesgo
finanzas
GARCH
rendimientos financieros
Leverage
Finance
GARCH model
Risk estimation
Stock returns
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Summary: | El documento evalúa el desempeño de 16 métodos paramétricos, uno no paramétrico y uno semiparamétrico, para estimar el VaR (Valor en Riesgo) de un portafolio conformado por el Índice General de la Bolsa de Valores de Colombia (IGBC). El ejercicio se realiza analizando dos muestras de datos intra-día con una periodicidad de 10 minutos para los períodos 2006-2007 y 2008-2009. Los modelos paramétricos evaluados consideran la presencia o no de patrones de comportamiento, tales como: el efecto “Leverage”, el efecto día de la semana, el efecto hora y el efecto día-hora. Nuestros resultados muestran que para la primera muestra el mejor modelo es un TGARCH(1,1) sin el efecto día de la semana ni la hora del día y bajo el supuesto de una distribución t. Para la segunda muestra, 2008-2009, el método que presenta el mejor comportamiento corresponde al modelo GARCH(1,1), que tiene en cuenta el efecto del día y la hora. Estos dos modelos presentan una correcta cobertura condicional y menor función de pérdida. |
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