Un enfoque del VaR heterocedástico condicional con distribuciones alternativas

Autores/as

  • Ramona Serrano Bautista Universidad Panamericana
  • Leovardo Mata Mata Universidad Anáhuac

DOI:

https://doi.org/10.18381/eq.v17i2.7125

Palabras clave:

VaR, garch, distribución estable, distribución t-student sesgada

Resumen

Objetivo: El propósito de este trabajo es explorar diferentes distribuciones en la estimación del Valor en Riesgo (VaR) como una opción en el mercado mexicano.   Metodología: Estimamos un modelo GARCH bajo la hipótesis de las distribuciones Gaussiana, Normal Inversa Gaussiana, t-student Sesgada Generalizada y Estable. Implementamos este modelo para predecir los VaR a un día y finalmente examinamos el desempeño de estos cuatro modelos VaR durante una período de alta volatilidad.   Resultados: El resultado del backtesting confirma que el VaR estable a un nivel de confianza del 99% supera a los otros modelos en la predicción del VaR.   Limitaciones: Aunque el VaR es una medida de riesgo ampliamente utilizada, no es una medida de riesgo coherente, por esta razón, una extensión natural de nuestra investigación sería estimar el Valor en Riesgo Condicional (CVaR) lo cual podría generar diferentes resultados.   Conclusiones: Nuestros hallazgos revelan que los modelos que consideran algunas características empíricas de los rendimientos financieros, tales como leptocurtosis, agrupamiento de volatilidad y asimetría, mejoran la capacidad de predicción del VaR. Lo anterior es importante en la búsqueda de enfoques más precisos y eficientes en la estimación de VaR.

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Publicado

2020-07-09

Cómo citar

Serrano Bautista, R., & Mata Mata, L. (2020). Un enfoque del VaR heterocedástico condicional con distribuciones alternativas. EconoQuantum, 17(2), 81-98. https://doi.org/10.18381/eq.v17i2.7125