Browsing by Subject "Riesgo de mercado"
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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 AccessA market risk approach to liquidity risk and financial contagion(Banco de la República de Colombia, 2006-06) Estrada, Dairo Ayiber; Osorio-Rodríguez, Daniel EstebanDe acuerdo con la literatura tradicional, el riesgo de liquidez individual puede generar problemas sistémicos únicamente en presencia de exposiciones crediticias entre bancos o de corridas bancarias. Este artículo muestra que este fenómeno también ocurre cuando el riesgo de liquidez individual se convierte en riesgo de mercado para el conjunto del sistema financiero (aún en ausencia de las características mencionadas anteriormente). Ello sucede cuando, en presencia de una crisis de liquidez, los bancos resuelven liquidar parte de su portafolio de inversiones en el mercado. Si la demanda por estas inversiones no es perfectamente elástica, este procedimiento conduce a una caída en el precio de mercado de las inversiones. Dado que los bancos valoran su portafolio de inversiones a precios de mercado, la caída del precio reduce el valor de los activos de todos los bancos del sistema, dejándolos en condiciones menos favorables para enfrentar futuros choques de liquidez y, por lo tanto, más expuestos a la bancarrota. El artículo presenta esta idea por intermedio de la simulación de un modelo microeconómico que intenta capturar el comportamiento del administrador de liquidez de un banco que actúa en un ambiente de incertidumbre en torno a su hoja de balance. Los resultados sugieren que este fenómeno es más crítico en tanto menos profundo sea el mercado de las inversiones.Artículos de revista. 2006-06-01Revista Ensayos Sobre Política Económica; Vol. 24. No. 50. Junio, 2006. Pág.: 242-271.Item Open AccessMedidas de riesgo financiero usando copulas: teoría y aplicaciones(Banco de la República, 2008-02-15) Becerra-Camargo, Oscar Reinaldo; Melo-Velandia, Luis FernandoEste documento realiza una descripción de las medidas de dependencia con sus principales ventajas y desventajas y presenta a la cópula como una estructura flexible que permite caracterizar diferentes tipos de dependencia. Adicionalmente, introduce el uso de la cópula en la medición de riesgo financiero, tomando como ejemplo un portafolio compuesto por tres activos representativos del mercado colombiano. Las pruebas de desempeño o de backtesting del valor en riesgo calculado por diferentes metodologías en los años 2006 y 2007 muestra que las mejores son aquellas que modelan la dependencia en media y varianza, tales como modelos VAR-GARCH-Cópula (t) y VAR-GARCH-Cópula (normal). Las técnicas con el peor desempeño son Riskmetrics® y la basada en el supuesto de normalidad.Documentos de Trabajo. 2008-02-15Borradores de Economía; No. 489Item 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 AccessCrashMetrics : an application for Colombia(Banco de la República de Colombia, 2012-03) Gómez-González, Esteban; Mendoza-Gutiérrez, Juan Carlos; Zamudio-Gómez, Nancy EugeniaLa crisis financiera de finales de la década pasada resaltó la importancia de fortalecer los sistemas de administración de riesgo en los mercados financieros. En consecuencia, se ha generado un creciente interés en metodologías para cuantificar riesgo bajo escenarios extremos. Una de estas técnicas es CrashMetrics, una metodología para estimar la exposición de un portafolio a movimientos pronunciados en el mercado. Utilizando información diaria, encontramos que CrashMetrics se constituye como un complemento idóneo a otras técnicas de stress-testing tradicionales, proveyendo no solo un escenario de pérdidas ácido, sino uno que está fundamentado en un choque de mercado observado y en las sensibilidades estimadas del cambio en el valor del portafolio durante periodos de estrés financiero. Adicionalmente, se encuentra que las instituciones financieras parecen estar relativamente más expuestas al riesgo de mercado bajo ésta metodología que bajo otras medidas de riesgo de mercado. Por tanto, los resultados sugieren que CrashMetrics provee información vital desde un punto de vista prudencial, alertando a los hacedores de política sobre exposiciones de riesgo significativas a nivel individual o sectorial, y permitiendo tomar las medidas preventivas de manera eficiente y oportuna.Documentos de Trabajo. 2013-03-01Temas de Estabilidad Financiera ; No. 69Item Open AccessValor en riesgo condicional para el portafolio de deuda pública de las entidades financieras(Banco de la República de Colombia, 2012-09) Cabrera-Rodríguez, Wilmar Alexander; Melo-Velandia, Luis Fernando; Mendoza-Gutiérrez, Juan CarlosEn este documento se analiza la exposición al riesgo de mercado del portafolio de deuda pública de las diferentes entidades del sistema financiero Colombiano desde dos perspectivas. En la primera, se emplea el enfoque tradicional en donde se calcula el valor en riesgo no condicional (a otras instituciones), para cuantificar el riesgo de mercado de los portafolios de las entidades. En la segunda, se utiliza una medida de riesgo condicional (CoVaR) con el fin de identificar los sectores que generan un mayor incremento en el riesgo del sistema financiero en el mercado de deuda pública. Ambas medidas fueron estimadas empleando la metodología de regresión por cuantiles modelando efectos ARCH. Los resultados sugieren que los sectores que generan un mayor incremento en el riesgo de mercado del sistema son los fondos de pensiones, los bancos comerciales, las sociedades comisionistas de bolsa y las sociedades fiduciarias.Documentos de Trabajo. 2012-09-01Temas de Estabilidad Financiera ; No. 72Item Open AccessUso de la metodología Wavelets para la validación de la regla de la raíz del tiempo y su aplicación al riesgo de mercado(Banco de la República, 2014-02-07) Pirateque-Niño, Javier EliecerBajo el supuesto de que una serie de retornos es independiente e idénticamente distribuida (IID), la dimensión temporal del riesgo es irrelevante. De esta forma, la volatilidad calculada sobre un intervalo de tiempo (e.g. mensual) puede ser estimada a partir de la calculada sobre otro intervalo (e.g. diario), mediante la regla de la raíz del tiempo. El presente documento presenta una metodología avanzada, que al igual que las más tradicionales, evidencia que la utilización de dicha raíz es errónea debido a que existe dependencia de largo plazo en algunas de las series financieras colombianas. Asimismo, se exponen algunas de las consecuencias más importantes de dicha dependencia (en especial sobre el cálculo del riesgo de mercado) y se proponen algunos parámetros de escalamiento.Documentos de Trabajo. 2014-02-07Borradores de Economía; No. 809