Regresión cuantílica dinámica para la medición del valor en riesgo: Una aplicación a datos colombianos

Publicado en

  • Revista Cuadernos de Economía

Resumen

  • En este documento se estima el valor en riesgo (VaR) 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.

fecha de publicación

  • 2019

Líneas de investigación

  • CAViAR Model
  • Non-linear Quantile Regression
  • Procesos CAViAR
  • Quantile Regression
  • Regresión cuantílica
  • Regresión cuantílica no lineal
  • Valor en riesgo
  • Value at Risk

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Volumen

  • 38

Issue

  • 76