Valor en riesgo desde un enfoque de cópulas

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dc.contributor.authorOlarte Cadavid, Ana Milenaspa
dc.contributor.authorTorres Avendaño, Gabriel Ignaciospa
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 Finanzasspa
dc.date.accessioned2013-11-19T20:33:10Z
dc.date.available2013-11-19T20:33:10Z
dc.date.issued2007
dc.description1 CD-ROMspa
dc.description.abstractEl valor en riesgo VaR, es una medida que cuantifica los riesgos enfrentados por un portafolio. Entre los métodos de medición del VaR están la simulación histórica; simulación Monte Carlo; modelos paramétricos y modelos de duración y convexidad. Para el cálculo del VaR, se requiere modelar los retornos del portafolio y hallar la distribución de pérdidas que los describe, tradicionalmente se han supuesto retornos normalmente distribuidos, pero la evidencia empírica muestra que éstos no se comportan así. En los últimos años, se han adelantado investigaciones para calcular el VaR utilizando cópulas, que determinan la estructura de dependencia del portafolio y de los activos riesgosos que lo conforman, sin partir de supuestos sobre sus distribuciones, obteniendo resultados más realistas y evitando así la sobrestimación o subestimación del valor en riesgo del portafolio.spa
dc.description.abstractAbstract: The value at risk VaR, is a measure that quantifies the risks faced by a given portfolio. There are some methods to calculate the VaR: historical simulation, Monte Carlo simulation, parametric models and duration and convexity models, among others. To calculate the VaR is required to model the portfolio returns and to find the loss distributions that describe them, traditionally those distributions are suppose to be normal distributed, but the empirical evidence shows the contrary. In the last few years, research in VaR calculation shows how copulas determine the dependence structure of a portfolio of the risky assets, without any assumptions regarding distributions, so you can find in it more realistic results and it is possible to avoid sub estimation of the value at risk of the portfolio.spa
dc.description.tableofcontentsIntroducción -- 1. Marco teórico -- 1.1. Valor en riesgo -- 1.1.1 Modelos analíticos de formas paramétricas -- 1.1.2. Modelos por simulación -- 1.1.3 Valor en Riesgo con Cópulas -- 2. Metodología -- 3. Resultados empíricos -- Tabalas -- Figuras -- Conclusiones -- Bibliografíaspa
dc.identifier.other332.6 O42
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/1226
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Economía y Finanzasspa
dc.publisher.programMaestría en Finanzasspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectValor en Riesgo VARspa
dc.subjectMétodo de Monte Carlospa
dc.subjectTesis. Maestría en Finanzasspa
dc.subject.ddcFinancial economicsspa
dc.subject.ddcInvestment and investmentsspa
dc.subject.keywordValue at risk VAReng
dc.subject.keywordMonte carlo methodeng
dc.subject.keywordThesis. Master's Degree in Financeeng
dc.subject.lembADMINISTRACION DEL PORTAFOLIOspa
dc.subject.lembADMINISTRACION DE RIESGOS - METODOS DE SIMULACIONspa
dc.subject.lembFINANZAS - METODOS DE SIMULACIONspa
dc.subject.lembANALISIS DE INVERSIONESspa
dc.subject.lembTESIS Y DISERTACIONES ACADEMICASspa
dc.titleValor en riesgo desde un enfoque de cópulasspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.typemasterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa

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