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

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dc.contributor.advisorPeña Higuavita, Germán Adolfospa
dc.contributor.authorAyala Urrea, Jhon Stiwart
dc.contributor.authorHoyos Giraldo, Ricardo
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Administración Financieraspa
dc.creator.emailjsayalau@eafit.edu.cospa
dc.creator.emailrhoyosg@eafit.edu.cospa
dc.date.accessioned2022-08-12T19:39:30Z
dc.date.available2022-08-12T19:39:30Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionEl 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.spa
dc.description.abstractValue 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.spa
dc.formatapplication/pdfeng
dc.identifier.ddc658.15 A973
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/31612
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Economía y Finanzasspa
dc.publisher.placePereiraspa
dc.publisher.programMaestría en Administración Financieraspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectValor en riesgospa
dc.subjectPortafoliospa
dc.subjectCópulasspa
dc.subjectEstructura de dependenciaspa
dc.subjectRiesgo de mercadospa
dc.subject.keywordValue at Riskspa
dc.subject.keywordPortfoliospa
dc.subject.keywordCopulaspa
dc.subject.keywordDependency structurespa
dc.subject.keywordMarket riskspa
dc.subject.lembRIESGO (FINANZAS)spa
dc.subject.lembPORTAFOLIO DE INVERSIONESspa
dc.subject.lembMERCADO FINANCIEROspa
dc.subject.lembPROBABILIDADESspa
dc.subject.lembCAPITALspa
dc.titleEstimación del Valor en Riesgo -VaR- para un portafolio de inversión compuesto por acciones del COLCAP bajo el método de Cópulas usando la distribución t-studentspa
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.spaMonografíaspa

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