Estimación del Valor en Riesgo -VaR- para un portafolio de inversión compuesto por acciones del COLCAP bajo el método de Cópulas usando la distribución t-student
Fecha
2022
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Editor
Universidad EAFIT
Resumen
Value at Risk (VaR) is a measure used to calculate the limit of the possible loss of value of
a portfolio with a defined confidence level. There are traditional methods to calculate it such
as Historical Simulation and Variance-Covariance; however, both rely on the past to explain
the future, so in the face of events occurring for the first time, their risk estimate is limited.
This research proposes a way to prepare the financial market for an upcoming pandemic or
other future risk event. The Copulas method is used following a t-student distribution that
provides a way to define the correlation structure between two or more variables, regardless
of the shapes of their probability distributions. The results obtained show that the estimation
of VaR is more accurate and consistent under the Copulas method than by traditional
methods.
Descripción
El Valor en Riesgo (VaR) es una medida utilizada para calcular el límite de la posible pérdida
de valor de un portafolio, con un nivel de confianza definido. Existen métodos tradicionales
para calcularlo, como son Simulación Histórica y Varianza-Covarianza; sin embargo, ambos
se apoyan del pasado para explicar el futuro, por lo que, ante eventos que ocurren por primera
vez, su estimación del riesgo se ve limitada. En esta investigación se plantea una forma de
preparar al mercado financiero para una próxima pandemia u otro evento de riesgo futuro.
Se hace uso del método de Cópulas, siguiendo una distribución t-student, que proporciona
una forma de definir la estructura de correlación entre dos o más variables,
independientemente de las formas de sus distribuciones de probabilidad. Los resultados
obtenidos demuestran que la estimación del VaR es más precisa y consistente, bajo el método
de Cópulas que por los métodos tradicionales.
Palabras clave
Valor en riesgo, Portafolio, Cópulas, Estructura de dependencia, Riesgo de mercado