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MAPA CONCEPTUAL DE INTRODUCCION AL VALOR EN RIESGO

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LAURA ARACELI VILLAR MENDEZ

on 10 October 2012

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Transcript of MAPA CONCEPTUAL DE INTRODUCCION AL VALOR EN RIESGO

VALOR EN RIESGO Es Es una de las herramientas mas empleadas para medir el riesgo por reguladores, agentes y académicos. Parámetros para calcular el VaR Horizonte de tiempo(N) Nivel de confianza (1-alfa) METODOS PARA CALCULAR EL VaR DE UN ACTIVO Metodo parametrico
(modelo normal) Metodo parametrico
(modelo normal) Supone una distribucion o un modelo que sigue un comportamiento del valor del portafolio Es necesario contar con una buena cantidad de informacion, en distintos escenarios. VaR para un portafolio con mas de un activo Metodo parametrico Metodo parametrico Se toma en cuenta los rendimientos esperados, sus desviaciones estándar y la relación entre ellas Se cuenta con "n" diferentes escenarios de rendimiento para ello de valora el portafolio actual con las participaciones actuales en diferentes escenarios EXTENSIONES DEL VaR Tenemos Volatilidad no constante (desviacion estandar) El comportamiento de los rendimientos sera el mismo en el futuro que lo que a sido en el pasado, asi mismo la volatilidad de la distribucion de los rendimientos es constante en el tiempo. Caracteristicas La volatilidad de los rendimientos varia en el tiempo.
La volatilidad de las trayectorias de tiempo financieras pueden ser predecibles y no son lineales. Volatilidad historica (promedio movil) Calcula la varianza que va cambiando de acuerdo a nueva informacion que se acopia en los ultimos dias. Promedio movil con ponderaciones exponenciales (Riekmetrics) Opcion EWMA, pondera de manera diferente cada observacion de tal forma que asigna mayor peso a observaciones mas recientes. MODELO UNIVARIADO DE SERIES DE TIEMPO CON VARIANZA NO CONSTANTE Son Modelo ARCH(p) Modelo GARCH (p,q) Modelo TARCH Modelo GARRCH multivariado Relajan el supuesto de la volatilidad constante y detectan cambios, de acuerdo a patrones preestablecidos en la historia de la serie. La varianza condicional depende de las innovaciones anteriores y de los valores de la varianza. Intenta capturar la presencia de comportamientos asimetricas en la varianza, es decir a rentabilidades negativas se asignan mayores varianzas condicionales con respecto a rentabilidades positivas. Cuenta con mas de un activo, este modelo multivariado tiene parametros que se deben estimar rapidamente y introduce hipotesis ad Hoc para facilitar la estimacion como garantizar las caracteristicas deseadas en la matriz de la varianza y covarianza.
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