Modelo dinámico para el cálculo del VaR (Value at Risk)
Existe copia en microficha
- Autores:
-
Muñoz Avila, Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2004
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/21245
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/21245
- Palabra clave:
- Mercado de capitales - Colombia - Métodos de simulación
Riesgo (Finanzas) - Colombia - Métodos de simulación
Sistema financiero - Colombia
Ingeniería
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- openAccess
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Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Beltrán García, Héctor Fernando02473479-9bde-4a13-be3f-34a643324117500Muñoz Avila, Andrés66a53074-72e6-4bb0-a242-db356df136a55002018-09-28T21:00:39Z2018-09-28T21:00:39Z2004http://hdl.handle.net/1992/21245u250619.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/Existe copia en microfichaValor en Riesgo (VaR) es una medida que determina la máxima pérdida en el valor de un portafolio de activos, con una probabilidad dada y para un horizonte de tiempo específico. VaR se convirtió en una medida clave del riesgo de mercado a partir del 2001, cuando la Superintendencia Bancaria de Colombia exigió su cálculo para prevenir cualquier eventualidad, y de esta manera, controlar el sistema financiero colombiano. Una práctica muy común en el cálculo del VaR es suponer que los retornos del valor del portafolio siguen una distribución normal, lo cual es erróneo, ya que las series financieras y en especial las de los países emergentes tienen una distribución con colas gordas. Por otra parte, estas series también presentan el fenómeno de "volatility clustering". Estos hechos estilizados se ilustrarán con las series colombianas más representativas. Finalmente se implementarán los Modelos GARCH para estimar la volatilidad actual y la Teoría de Valores Extremos para estimar la cola de la distribución de las innovaciones del modelo GARCH. Esta metodología permitirá considerar los dos hechos estilizados en el cálculo del VaR y así obtener una medida más confiable.Ingeniero IndustrialPregrado69 hojasapplication/pdfspaUniandesIngeniería IndustrialFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Industrialinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaModelo dinámico para el cálculo del VaR (Value at Risk)Trabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMercado de capitales - Colombia - Métodos de simulaciónRiesgo (Finanzas) - Colombia - Métodos de simulaciónSistema financiero - ColombiaIngenieríaPublicationTEXTu250619.pdf.txtu250619.pdf.txtExtracted texttext/plain82404https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/1cad967f-9cf7-4cb7-9481-fb53c63c365c/downloadcf8296464d76258f433205a5c23d5658MD54ORIGINALu250619.pdfapplication/pdf1047019https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/cee6963d-d54a-4920-9b20-d433186f5f53/download1e2cee2da264fbe0d9918672e77ed2c5MD51THUMBNAILu250619.pdf.jpgu250619.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5147https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3fd848dd-1895-4f93-8dab-b21300d2ac92/downloadaecb7b2a442df82af2b9864c143a0d69MD551992/21245oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/212452023-10-10 17:35:35.803https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |
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