Primer consejero

Barbosa Camargo, María Inés

Resumen

El objetivo es valorar el riesgo en las acciones pertenecientes al índice COLCAP para el trimestre mayo-julio 2017, a partir de modelos de heterocedasticidad condicionada. Los retornos se calculan con el precio de cierre diario de la acción y se modelan por medio de la metodología de series de tiempo involucrando el efecto de heterocedasticidad condicionada para explicar la volatilidad; y el cálculo del VaR se realiza por medio de la metodología del VaR paramétrico, no paramétrico y simulación MonteCarlo. Como resultados se obtienen modelos GARCH, TGARCH y E-GARCH, donde se rechazan 15 de los 24 modelos en el backtesting demostrando que la simulación MonteCarlo es la mejor aproximación para el cálculo del VaR debido a que Risk Simulator ajusta la mejor distribución y a partir de esta realiza las diferentes simulaciones

Palabras clave

Valor en riesgo, Riesgo de mercado, Modelos de heterocedasticidad condicionada, Value at risk, Market risk, Models conditional heteroscedasticity, Análisis de mercadeo, Inversiones, Análisis financiero, Bolsa de valores, Market surveys, Investments, Financial analysis, Stock exchanges

Tipo de documento

Trabajo de Grado

Licencia Creative Commons

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Nombre de la licenciatura

Finanzas y Comercio Internacional

Departamento

Facultad de Ciencias Económicas y Sociales

Resumen alternativo

The objective is to assess the risk in the shares belonging to the COLCAP index for the May-July 2017 trimester, based on conditional heteroscedasticity models. The returns are calculated with the daily closing price of the share and they are modeled by means of the time series, including the conditioned heteroscedasticity effect to explain the volatility; and the calculation of the VaR is done by parametric, nonparametric VaR methodology and MonteCarlo simulation. As results, GARCH, TGARCH and E-GARCH models are obtained, where 15 of the 24 models in the backtesting are rejected, demonstrating that the MonteCarlo simulation is the best approximation for the VaR calculation because Risk Simulator adjusts the best distribution and from this performs the different simulations

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