{"id":101909,"date":"2018-03-11T10:23:52","date_gmt":"2018-03-11T10:23:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/measuring-financial-risk\/"},"modified":"2018-03-11T10:23:52","modified_gmt":"2018-03-11T10:23:52","slug":"measuring-financial-risk","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/estadistica\/measuring-financial-risk\/","title":{"rendered":"Measuring financial risk"},"content":{"rendered":"

Tesis doctoral de Mar\u00eda Rosa Nieto Delfin <\/strong><\/h2>\n

La importancia de la administraci\u00f3n de riesgos viene de la necesidad que tienen los bancos y entidades financieras de tener una reserva de capital que les permita afrontar sus obligaciones financieras. El concepto de riesgo es muy amplio debido a que hay diferentes grupos de personas interesados en la bolsa de valores y cada grupo tiene su propia actitud con respecto al riesgo; ver granger (2002). El riesgo financiero puede ser clasificado en riesgo de cr\u00e9dito, de liquidez, operacional, legal y de mercado. Riesgo de cr\u00e9dito es el riesgo que se adquiere cuando las contrapartes no son capaces de cumplir con sus obligaciones contractuales. Riesgo de liquidez es la inhabilidad para efectuar pagos contra\u00eddos con anterioridad. El riesgo operacional est\u00e1 relacionado con accidentes t\u00e9cnicos y humanos, el riesgo legal surge cuando una transacci\u00f3n no puede ser legalmente completada. Finalmente, el riesgo de mercado es el riesgo asociado con cambios inesperados en los rendimientos en intervalos cortos de tiempo. En esta tesis nos centraremos en el riesgo de mercado; ver jorion (1990) y duffie y pan (1997). existen dos problemas importantes cuando se trata de estimar el riesgo. Primero, se deben considerar medidas de riesgo con propiedades te\u00f3ricas adecuadas. Segundo, se deben escoger estimadores con propiedades estad\u00edsticas apropiadas. una de las medidas de riesgo m\u00e1s populares es el valor en riesgo (var). El var aparece como consecuencia de algunos resultados adversos a lo largo de la historia que forzaron a las agencias reguladoras de la actividad financiera a buscar una forma cuantitativa de definir el riesgo asociado a una posici\u00f3n en el mercado. El var se define como la m\u00ednima p\u00e9rdida potencial que, en el alpha% de los peores casos puede tener una cartera en un horizonte temporal determinado. Entre las principales ventajas del var est\u00e1n su simplicidad, aplicabilidad y universalidad. Sin embargo, tiene importantes limitaciones desde el punto de vista te\u00f3rico. El inconveniente m\u00e1s importante de esta medida, es que el var de una cartera diversificada puede ser mayor que la suma de los riesgos de las carteras individuales. como resultado de las limitaciones del var como medida de riesgo, aztner et al. (1997) definieron lo que se conoce como medidas de riesgo coherente. Aztner et al. (1999) propusieron el tail conditional expectation o tambi\u00e9n llamado conditional value at risk (cvar). El cvar mide la p\u00e9rdida esperada en que se incurrir\u00e1 en el alpha% de los peores casos. Adicionalmente, acerbi y tashe proponen el expected shortfall (es) como medida de riesgo coherente. Es importante mencionar que el es es igual al cvar cuando la distribuci\u00f3n de los rendimientos es continua. sin embargo, el var sigue siendo la medida mas utilizada por los bancos e instituciones financieras. Adem\u00e1s, una adecuada estimaci\u00f3n del var es fundamental para estimar el es. Por lo tanto, existe un gran inter\u00e9s en su estimaci\u00f3n. Hay varios temas relacionados con la estimaci\u00f3n del var y del es que ser\u00e1n considerados en esta tesis. Primero, la decisi\u00f3n acerca del estimador que se utilizar\u00e1. Segundo, se necesita escoger el nivel alpha para el var y el es as\u00ed como el periodo sobre el cual se calcular\u00e1n ambas medidas. Finalmente, es tambi\u00e9n importante tener medidas sobre la incertidumbre asociada con la estimaci\u00f3n. en el cap\u00edtulo 2 se revisan varios estimadores para el var y el es. Las ventajas y desventajas de dichos estimadores son ilustradas implement\u00e1ndolos a los rendimientos diarios del s&p500. Tambi\u00e9n se revisan y comparan m\u00e9todos alternativos para probar la precisi\u00f3n de las estimaciones del var y del es. El objetivo en este cap\u00edtulo es describir las principales contribuciones en estimaci\u00f3n de ambas medidas de riesgo actualizando estudios previos. Adem\u00e1s, extendemos estos estudios con una comparaci\u00f3n de m\u00e9todos m\u00e1s exhaustiva. Se consideran varios modelos alternativos para la varianza condicional y para la distribuci\u00f3n de los errores. Finalmente, tambi\u00e9n se comparan algunos estimadores propuestos en la literatura para estimar el es. en el cap\u00edtulo 3 se analizan los resultados que se obtienen cuando, en lugar del requerido 1%, se consideran puntos diferentes de la cola de la distribuci\u00f3n de los rendimientos, por ejemplo, el 5% y el 10%. Se implementan los procedimientos de estimaci\u00f3n descritos en el cap\u00edtulo 2 y se comparan los resultados con los que se obten\u00edan al 1%. Adicionalmente, se analizan los procedimientos utilizados para predecir el var y el es en horizontes de predicci\u00f3n distintos a un periodo hacia adelante. El comit\u00e9 de basilea requiere que el var sea reportado en periodo de 10 d\u00edas. Por esta raz\u00f3n, el an\u00e1lisis se ha enfocado en predecir en este horizonte. Se han implementado y comparado distintos procedimientos a la serie de rendimientos diarios y quincenales del s&p500. finalmente, en el cap\u00edtulo 4 se toma en cuenta la incertidumbre asociada con la estimaci\u00f3n del var y del es mediante la construcci\u00f3n de intervalos de predicci\u00f3n. Se supone que los rendimientos est\u00e1n bien representados por modelos de tipo garch y se propone una extensi\u00f3n del procedimiento bootstrap de christoffersen y gon\u00ed\u00a7alves (2005) mediante la incorporaci\u00f3n de un segundo paso bootstrap en la estimaci\u00f3n del percentil de la distribuci\u00f3n condicional de los residuos estandarizados. Adem\u00e1s, siguiendo la propuesta de ho y lee (2005), se consideran intervalos de predicci\u00f3n bootstrap que superan las limitaciones de los intervalos de predicci\u00f3n tradicionales. Se muestra que nuestro procedimiento bootstrap mejora el rendimiento de los intervalos de predicci\u00f3n para el var y el es al tener coberturas m\u00e1s cercanas a las nominales.<\/p>\n

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Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00abMeasuring financial risk<\/strong>\u00ab<\/h3>\n
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  • T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Measuring financial risk <\/li>\n
  • Autor:<\/strong>\u00a0 Mar\u00eda Rosa Nieto Delfin <\/li>\n
  • Universidad:<\/strong>\u00a0 Carlos III de Madrid<\/li>\n
  • Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 22\/06\/2010<\/li>\n<\/ul>\n

     <\/p>\n

    Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n
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    • Director de la tesis<\/strong>\n
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      • Esther Ruiz Ortega<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
      • Tribunal<\/strong>\n
          \n
        • Presidente del tribunal: rosa e. Lillo rodriguez <\/li>\n
        • angel Leon valle (vocal)<\/li>\n
        • ricardo Cao abad (vocal)<\/li>\n
        • henryk Gzyl buchholz (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n

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