Análitica de SeriadaPredicción de betas y Var de portafolios de acciones mediante el filtro de Kalman y los modelos GARCH / | |
| Autor: | Giraldo Gómez, Norman. |
| Tema(s): | |
| Resumen: | En este trabajo se estudió el desempeño de un estimador del VaR de portafolios de acciones basado en el cálculo de los coeficientes beta de las acciones que lo conforman, conocido como el VaR factorial. Para ello se proyectaron tales betas recursivamente, por medio del filtro Kalman y modelando el término, que depende de la volatilidad de los rendimientos del mercado, de acuerdo con modelos condicionalmente heterocedásticos del tipo GARCH, EGARCH Y GJR. A partir de simulaciones basadas en un modelo de de baja oscilación para las betas, se compararon (con la metodología media-varianza de RiskMetrics) los resultados de estos modelos con el VaR calculado y se introdujeron dos pruebas de hipótesis para realizar tal comparación. La conclusión es que tanto el estimador propuesto como el de RiskMetrics pronostican correctamente el número de casos en los cuales los rendimientos extremos negativos de un portafolio superan el margen de VaR. No obstante, el estimador propuesto calcula de forma más precisa que el método de RiskMetrics el valor mediante el cual se supera tal margen |
Economía
En este trabajo se estudió el desempeño de un estimador del VaR de portafolios de acciones basado en el cálculo de los coeficientes beta de las acciones que lo conforman, conocido como el VaR factorial. Para ello se proyectaron tales betas recursivamente, por medio del filtro Kalman y modelando el término, que depende de la volatilidad de los rendimientos del mercado, de acuerdo con modelos condicionalmente heterocedásticos del tipo GARCH, EGARCH Y GJR. A partir de simulaciones basadas en un modelo de de baja oscilación para las betas, se compararon (con la metodología media-varianza de RiskMetrics) los resultados de estos modelos con el VaR calculado y se introdujeron dos pruebas de hipótesis para realizar tal comparación. La conclusión es que tanto el estimador propuesto como el de RiskMetrics pronostican correctamente el número de casos en los cuales los rendimientos extremos negativos de un portafolio superan el margen de VaR. No obstante, el estimador propuesto calcula de forma más precisa que el método de RiskMetrics el valor mediante el cual se supera tal margen
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