Browsing by Subject "Backtesting"
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Item Open AccessMedidas de riesgo, características y técnicas de medición: una aplicación del VaR y el ES a la tasa interbancaria de Colombia(Banco de la República, 2005-07-13) Melo-Velandia, Luis Fernando; Becerra-Camargo, Oscar ReinaldoEn este documento se describen en detalle diversas metodologías que permiten calcular dos medidas utilizadas para cuantificar el riesgo de mercado asociado a un activo financiero: el valor en riesgo, VaR y el Expected Shortfall, ES.Los métodos analizados se dividen en dos grupos. En el primer grupo, compuesto por las metodologías de normalidad, simulación histórica y teoría del valor extremo (EVT), no se modelan las dependencias existentes en el primer y segundo momento condicional de la serie. En el segundo grupo, las metodologías ARMA-GARCH y ARMA-GARCH-EVT modelan los dos tipos de dependencias, mientras RiskMetrics® modela solo la segunda.Estas metodologías son aplicadas a las variaciones diarias de la tasa interbancaria para el periodo comprendido entre el 16 de 04 de 1995 y el 30 de diciembre de 2004. El desempeño o backtesting del VaR calculado para diferentes metodologías en los años 2003 y 2004 muestra que las mejores son aquellas que modelan la dependencia de la varianza condicional, tales como los modelos RiskMetrics®, ARMA-GARCH y ARMA-GARCH-EVT. Las técnicas con el peor desempeño son la de simulación histórica, la EVT sin modelar dependencia y la basada en el supuesto de normalidad.Documentos de Trabajo. 2005-07-13Borradores de Economía; No. 343Item Open AccessRegulación y valor en riesgo(Banco de la República, 2010-07-15) Melo-Velandia, Luis Fernando; Granados-Castro, Joan CamiloEn este trabajo se analizan algunos aspectos de la regulación relacionada con el manejo del riesgo de mercado establecida por la Superintendencia Financiera de Colombia, donde se propone el valor en riesgo (VaR) como la medida para cuantificar este tipo de riesgo. No obstante, esta regulación omite aspectos relevantes sobre el cálculo del VaR. A pesar de que la Superintendencia Financiera sugiere el uso de la regla de la raíz para el cálculo del VaR en multiperiodos con base en el VaR para un día, la validez de dicha regla no es clara. Por otra parte, las pruebas de desempeño backtesting) pretenden validar si la metodología utilizada para el cálculo de VaR es correcta. Sin embargo, la regulación actual solo hace referencia al número de veces que las perdidas exceden el VaR, olvidándose de otros factores que son necesarios para la evaluación del desempeño de estas medidas. Para llevar a cabo los análisis relacionados con los efectos de la regla de la raíz y de diferentes metodologías de backtesting que evalúen todas las propiedades relevantes del VaR, este documento calcula dos medidas de riesgo, el VaR y el VaR condicional, utilizando metodologías de fácil implementación (RiskMetrics, ARMA-GARCH, simulación histórica, simulación histórica filtrada y normalidad) para la Tasa Representativa del Mercado, los TES, y el IGBC con un periodo muestral comprendido entre 01 de 2003 y 03 de 2010. Los resultados muestran que para horizontes de pronóstico de un día las metodologías consideradas miden apropiadamente el VaR. Los métodos con mejor desempeño son aquellos que modelan tanto la media como la varianza condicional. Por otro lado, para horizontes 05res a un día ninguna metodología tiene un desempeño adecuado. En particular, se encuentra que la regla de la raíz no genera estimaciones apropiadas del VaR multiperiodo. Es importante anotar que si solo se consideran los criterios de la regulación vigente, se tendrían algunos modelos adecuados para estimaciones multiperiodo. Sin embargo, cuando se tienen en cuenta supuestos adicionales que debe satisfacer el VaR, ninguna metodología es apropiada.Documentos de Trabajo. 2010-07-15Borradores de Economía; No. 615Item Open AccessRegulación y valor en riesgo(Banco de la República de Colombia, 2011-07) Melo-Velandia, Luis Fernando; Granados-Castro, Joan CamiloEn este artículo se analizan algunos aspectos de regulación establecida por la Superintendencia Financiera de Colombia, donde se propone el valor en riesgo (VaR) como medida para cuantificar el riesgo de mercado. Esta regulación omite aspectos relevantes sobre el cálculo del VaR. A pesar de que la Superintendencia Financiera sugiere el uso de la regla de la raíz para el cálculo del VaR en multiperíodos con base en el VaR a un día, la validez de dicha regla no es clara. Además, la regulación tiene en cuenta pocos supuestos para la validación del cálculo del VaR (backtesting). Este documento calcula dos medidas de riesgo, el VaR y el VaR condicional, utilizando metodologías de fácil implementación (RiskMetrics, ARMA-GARCH, simulación histórica, simulación histórica filtrada y normalidad) para la TRM, los TES y el IGBC entre enero de 2003 y marzo de 2010. Los resultados muestran que para horizontes de pronóstico de un día, las mediciones del VaR son apropiadas. Los métodos con mejor desempeño son aquellos que modelan tanto la media como la varianza condicional. Para horizontes mayores a un día, ninguna metodología tiene un desempeño adecuado. Además, se encuentra que la regla de la raíz no genera estimaciones apropiadas. Por último, si se consideran solo los criterios de regulación vigente, algunos modelos son adecuados para estimaciones multiperíodo; pero, al incluir supuestos relevantes adicionales ningún método es apropiado.Artículos de revista. 2011-07-01Revista Ensayos Sobre Política Económica; Vol. 29. No. 64, edición especial Riesgos en la industria bancaria. Julio, 2011. Pág.: 110-177.Item Open AccessModelación de la asimetría y curtosis condicionales : una aplicación VaR para series colombianas(Banco de la República, 2014-07-25) Jiménez-Gómez, Andrés Eduardo; Melo-Velandia, Luis FernandoLas metodologías tradicionales utilizadas para calcular el valor en riesgo y el valor en riesgo condicional usualmente modelan el primer y segundo momento de las series, suponiendo que el tercer y cuarto momento son constantes. En este documento se utiliza la metodología de Hansen [1994] para modelar los primeros cuatro momentos de la serie, en particular, se usan varias formas paramétricas para modelar la asimetría y curtosis. Las medidas de VaR y CVaR tradicionales y las propuestas son calculadas para la Tasa Representativa del Mercado, los TES, y el IGBC para el periodo diario comprendido entre 01 de 2008 y 02 de 2014. En general, se encuentra que las medidas de riesgo de mercado presentan mejor desempeño al modelar la asimetría y la curtosis.Documentos de Trabajo. 2014-07-25Borradores de Economía; No. 834