Regresión del cuantil aplicada al modelo de redes neuronales artificiales : una aproximación de la estructura Caviar para el mercado de valores colombiano
Vol. 29. No. 64, edición especial Riesgos en la industria bancaria. Julio, 2011. Pág.: 62-109.
Fecha de publicación
2011-07Identificador
0120-4483Resumen
Existen diversas metodologías para calcular el valor en riesgo (VaR) que pretenden capturar principalmente el riesgo de mercado al que están expuestas las instituciones financieras. Siendo el modelo de valor en riesgo condicional autorregresivo (CAViaR) de Engle y Manganelli (1999, 2001, 2004) una buena aproximación empírica para la verdadera medida VaR, tanto para cubrir el riesgo como para el cumplimiento de la regulación bancaria. Por consiguiente, el objetivo de este artículo es realizar una aproximación al modelo CAViaR para el mercado de valores colombiano, empleando diferentes factores de riesgo macroeconómicos y financieros como los esbozados en Chernozhukov y Umantsev (2001); además, se busca establecer qué regla empírica permite una mejor captura del comportamiento del índice general de la Bolsa de Valores de Colombia (IGBC).
Abstract
There are different methodologies for calculating Value at Risk (VaR) seeking to capture market risk primarily exposed to financial institutions. As the conditional autoregressive Value at Risk (CAViaR) model of Engle y Manganelli (1999, 2001, 2004) a good empirical approximation to the true measure VaR, both to cover the risk, as for compliance with banking regulations. Therefore, the objective of this paper is to approach the model CAViaR for the Colombian stock market using different macroeconomic risk factors and financial as outlined in Chernozhukov and Umantsev (2001), it also seeks to establish empirical rule allows better capture the behavior of the General Index of the Stock Exchange of Colombia (GISEC).
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Palabras clave
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http://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/6429https://ideas.repec.org/a/bdr/ensayo/v29y2011i64p62-109.html
https://ideas.repec.org/a/col/000107/009443.html
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