Browsing by Subject "Valor en riesgo"
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Valor en riesgo de los activos financieros colombianos aplicando la teoria de valor extremo(Banco de la República, 2004-09-07) Cardozo-Ortiz, Pamela AndreaDesde finales de los años 80 el sistema financiero colombiano ha experimentado cambios fundamentales acompañados de una 05r volatilidad del entorno en que se desenvuelve la actividad financiera. Como parte del fortalecimiento de la regulación prudencial, desde el 2000 en Colombia, se está supervisando el riesgo de mercado medido a través del Valor en Riesgo (VeR). El VeR se define como la máxima pérdida potencial en el valor de un activo o portafolio, dada una probabilidad, debido a cambios en los precios del mercado, en un horizonte de tiempo determinado. Para obtener el VeR de un activo generalmente se supone que los retornos siguen una distribución normal, sin embargo existe gran evidencia de que ésta no se ajusta en forma correcta a la serie de retornos financieros. En este estudio se utiliza la teoría de valor extremo (TVE) para obtener el VeR de 6 activos financieros colombianos utilizando el método de Picos sobre un umbral (Peaks over Thresholds (POT)) mostrando que la distribución normal no se ajusta a la distribución de los retornos de los activos colombianos. Se modela de forma satisfactoria la distribución de las series, bajo el supuesto de observaciones independientes e idénticamente distribuidas, especialmente en la parte extrema de la distribución. Se compara el VeR obtenido (VeR TVE) y el VeR bajo el supuesto de distribución normal con los retornos reales dando como resultado un mejor ajuste del VeR de TVE. En el último examen de desempeño, la hipótesis nula de que el modelo realiza una buena estimación es rechazada 11 veces por el método tradicional (distribución normal) mientras que el método de TVE lo hace 6 veces.Documentos de Trabajo. 2004-09-07Borradores de Economía; No. 304Item 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 AccessApplying CoV aR to measure systemic market risk : the colombian case(Banco de la República de Colombia, 2010-03) Arias, Mauricio; Mendoza-Gutiérrez, Juan Carlos; Perez-Reyna, DavidDocumentos de Trabajo. 2010-03-01Temas de Estabilidad Financiera ; No. 47Item 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 AccessCDS : relación con índices accionarios y medida de riesgo(Banco de la República de Colombia, 2011-07) León, Bernardo; Mora, AndrésUn indicador de la crisis financiera ha sido el comportamiento de los contratos de seguros contra la cesación de pagos (CDS, por sus siglas en inglés). De esta manera, este artículo en primer lugar, toma el caso de Grecia, Italia y España y sus respectivos índices accionarios. En segundo lugar se analiza y muestra evidencia de relación existente entre el spread observado de los CDS de la república de Colombia y el índice accionario COLCAP. Seguidamente se enfoca en el valor en riesgo (VaR, por sus siglas en inglés) condicional de estos CDS en períodos antes y durante la crisis crediticia, y se encuentra que estimados de VaR bajo el supuesto de distribución normal no es adecuado en el análisis de mercado de CDS.Artículos de revista. 2011-07-01Revista Ensayos Sobre Política Económica; Vol. 29. No. 64, edición especial Riesgos en la industria bancaria. Julio, 2011. Pág.: 178-211.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. 834Item Open AccessComparación de métodos para la estimación de la incertidumbre del valor en riesgo(Banco de la República de Colombia, 2016-01) Gamba-Santamaría, Santiago; Jaulín-Méndez, Oscar Fernando; Melo-Velandia, Luis Fernando; Quicazán-Moreno, Carlos AndrésEl Valor en Riesgo (VaR) es una medida de riesgo de mercado ampliamente usada por administradores de riesgo y autoridades regulatorias. Sin embargo, a pesar de que existe una gran variedad de metodologías propuestas en la literatura para la estimación del VaR, pocas de ellas dicen algo acerca de su distribución o sus intervalos de confianza. Este artículo compara distintas metodologías para calcular esos intervalos. Se utilizaron métodos basados en normalidad asintótica, teoría del valor extremo y bootstrap de submuestra. Usando simulaciones de Monte Carlo, se encontró que estas aproximaciones son válidas sólo para cuantiles altos. Particularmente, en términos de porcentaje de cobertura, estas metodologías presentan un buen desempeño para el VaR (99%) y un bajo desempeño para el VaR (95%) y el VaR (90%). En general, estos resultados se confirman a través de un ejercicio empírico aplicado a los bonos de deuda pública colombiana.Documentos de Trabajo. 2016-01-01Temas de Estabilidad Financiera ; No. 83Item Open AccessRegresión cuantílica dinámica para la medición del valor en riesgo : una aplicación a datos colombianos(Banco de la República, 2016-05-03) Mariño-Ustacara, Daniel; Melo-Velandia, Luis FernandoEn este documento se estima el valor en riesgo utilizando métodos semiparamétricos basados en regresión cuantílica lineal y no lineal. En particular, se usan varias especificaciones de la familia de modelos CAViaR. Estos modelos permiten capturar hechos estilizados de las series financieras y evitan imponer supuestos relacionados con la distribución de los activos financieros. Adicionalmente, estas metodologías son comparadas con técnicas de VaR tradicionales para la tasa de cambio representativa del mercado, un índice de precios de bonos de deuda pública, y el índice de la bolsa de valores de Colombia, durante el periodo comprendido entre diciembre de 2007 y noviembre de 2015. En general, se encontró que las medidas de riesgo de mercado bajo estas metodologías tienen un mejor desempeño respecto a las tradicionales.Documentos de Trabajo. 2016-05-03Borradores de Economía; No. 939Item Open AccessRelación entre los valores en riesgo de los principales mercados financieros colombianos : un enfoque a través de modelos multivariados de regresión cuantílica(Banco de la República, 2016-12-19) Mariño-Ustacara, Daniel; Melo-Velandia, Luis FernandoEn este documento se estima el valor en riesgo a partir de un modelo multivariado de regresión cuantílica. Este tipo de modelos permiten capturar hechos estilizados de las series financieras y evitan imponer supuestos relacionados con la distribución de estas variables. A diferencia de las metodologías usuales de enfoque univariado, ésta toma en cuenta interrelaciones con riesgos de mercado de otras variables. Adicionalmente, este tipo de modelos permite calcular funciones de pseudo impulso-respuesta. Este modelo se estimó sobre el índice de mercado bursátil de la bolsa de valores (COLCAP), la tasa de cambio con respecto al dólar (TRM) y un índice de precios de títulos de deuda pública (IDXTES) para la muestra comprendida entre el periodo 04/Ene/2008 y 23/Nov/2015. Al comparar el VaR obtenido por este modelo con técnicas tradicionales, se encontró que las medidas de riesgo de mercado bajo esta metodología tienen un buen desempeño. Adicionalmente, las funciones de pseudo impulso-respuesta indican que los choques generados en las variables TRM e IDXTES presentan respuestas negativas y persistentes en sus propios valores en riesgo. Por otro lado, los 05res impactos cruzados en los valores en riesgo se presentan en las series TRM y COLCAP ante choques en IDXTES; y en IDXTES ante choques en TRM.Documentos de Trabajo. 2016-12-19Borradores de Economía; No. 975