Metodologías de estimación del valor en riesgo (VaR) : índice Nasdaq compuesto bajo, métodos paramétricos, no paramétricos y de valor extremo
Fecha
2023
Autores
Abad Gómez, Juan Pablo
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Editor
Universidad EAFIT
Resumen
Value-at-Risk (VaR) is a measure of market risk that aims to establish the upper limit of possible losses in the value of an asset or portfolio of assets, under a previously defined confidence level. Nowadays there are different approaches to estimate this measure such as parametric methods, non-parametric methods and Extreme Value Theory (EVT). This research does a comparison between estimations made using the Historical Simulation, Variance-Covariance, Extreme Value Theory, and Volatility Adjusted methods. The results obtained show that the Volatility Adjusted VaR model proposed by Hull & White (1998) has the best fit in high-volatility time periods. While EVT VaR shows the best fit on normal time periods for very high confidence levels.
Descripción
El valor en riesgo (VaR) es una medida del riesgo de mercado que busca establecer el límite superior de la posible pérdida de valor de un activo o portafolio de activos, con un nivel de confianza previamente definido. Hoy en día existen diferentes modelos o aproximaciones al cálculo del VaR, entre los que se encuentran los modelos paramétricos, los no-paramétricos (o de simulación) y la estimación con la teoría de valor extremo. En esta investigación se establece una comparación entre las estimaciones usando los métodos de simulación histórica, varianza-covarianza, teoría de valor extremo y ajustado por volatilidad. Los resultados obtenidos muestran que el modelo de VaR ajustado por volatilidad propuesto por Hull y White (1998) tiene el mejor ajuste en ventanas de alta volatilidad. Mientras que el VaR calculado por teoría de valor extremo presenta el mejor ajuste en ventanas de volatilidad normal para niveles de confianza muy altos.