Cálculo del Valor en Riesgo con el Modelo de Cadenas de Markov con Simulación Monte Carlo-Edición Única

Hdl Handle:
http://hdl.handle.net/11285/572665
Title:
Cálculo del Valor en Riesgo con el Modelo de Cadenas de Markov con Simulación Monte Carlo-Edición Única
Authors:
Ramírez Ramírez, Pedro A.
Issue Date:
2008-02-01
Abstract:
Una de las aplicaciones más importantes dentro de la medición y control de riesgos financieros se refiere al cálculo del Valor en Riesgo y su resultado va a depender de la volatilidad, puesto que a través de ella se pueden medir los cambios en los rendimientos de un portafolio de inversión, por eso es que día a día se tratan de encontrar nuevos modelos que pronostiquen esta volatilidad, tratando de lograr una estimación más precisa; sin embargo estos modelos son cada vez más complejos y muchos de ellos no van a tener solución analítica, debido a esto es que es importante implementar nuevas metodologías que sirvan para aproximarlos, en donde se ocupe menor tiempo computacional y se pueda tener igual o mayor exactitud que con las metodologías usadas actualmente. En este trabajo se incorporó la metodología de Cadenas de Markov y Simulación Monte Carlo para la estimación de la volatilidad a partir del modelo de volatilidad estocástica en tiempo continuo de Hull y White; con la estimación de volatilidad realizada, se calculó el VaR para un portafolio compuesto por acciones que forman parte del índice de Precios y Cotizaciones del mercado accionario mexicano y se compararon los resultados con los modelos clásicos en finanzas y con los calculados a partir de modelos econométricos discretos. De acuerdo a los resultados, el modelo Hull y White usando MCMC y de acuerdo a los criterios de Kupiec y del Banco Internacional de Pagos, los modelos no son rechazados al 99% de confianza y se encuentran en la “zona verde” de la clasificación de Basilea, lo que significa que es un modelo preciso y no necesita calibración alguna, por lo cual para el periodo de tiempo estudiado puede usarse de forma indistinta a los modelos clásicos en finanzas.
Keywords:
Cálculo del Valor en Riesgo; Modelo de Cadena Markov; Simulación Monte Carlo; Finanzas
Degree Program:
Doctorado en Ciencias Financieras
Advisors:
Dr. Arturo Lorenzo Váldes
Committee Member / Sinodal:
Dr. José Antonio Núñez Mora; Dr. Igor Patricio Rivera González
Degree Level:
Doctor en Ciencias Financieras
Campus Program:
Campus Ciudad de México
Discipline:
Negocios y Economía / Business & Economics
Appears in Collections:
Ciencias Sociales

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DC FieldValue Language
dc.contributor.advisorDr. Arturo Lorenzo Váldesen
dc.contributor.authorRamírez Ramírez, Pedro A.en
dc.date.accessioned2015-08-17T11:37:41Zen
dc.date.available2015-08-17T11:37:41Zen
dc.date.issued2008-02-01-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11285/572665en
dc.description.abstractUna de las aplicaciones más importantes dentro de la medición y control de riesgos financieros se refiere al cálculo del Valor en Riesgo y su resultado va a depender de la volatilidad, puesto que a través de ella se pueden medir los cambios en los rendimientos de un portafolio de inversión, por eso es que día a día se tratan de encontrar nuevos modelos que pronostiquen esta volatilidad, tratando de lograr una estimación más precisa; sin embargo estos modelos son cada vez más complejos y muchos de ellos no van a tener solución analítica, debido a esto es que es importante implementar nuevas metodologías que sirvan para aproximarlos, en donde se ocupe menor tiempo computacional y se pueda tener igual o mayor exactitud que con las metodologías usadas actualmente. En este trabajo se incorporó la metodología de Cadenas de Markov y Simulación Monte Carlo para la estimación de la volatilidad a partir del modelo de volatilidad estocástica en tiempo continuo de Hull y White; con la estimación de volatilidad realizada, se calculó el VaR para un portafolio compuesto por acciones que forman parte del índice de Precios y Cotizaciones del mercado accionario mexicano y se compararon los resultados con los modelos clásicos en finanzas y con los calculados a partir de modelos econométricos discretos. De acuerdo a los resultados, el modelo Hull y White usando MCMC y de acuerdo a los criterios de Kupiec y del Banco Internacional de Pagos, los modelos no son rechazados al 99% de confianza y se encuentran en la “zona verde” de la clasificación de Basilea, lo que significa que es un modelo preciso y no necesita calibración alguna, por lo cual para el periodo de tiempo estudiado puede usarse de forma indistinta a los modelos clásicos en finanzas.en
dc.language.isoesen
dc.rightsOpen Accessen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.titleCálculo del Valor en Riesgo con el Modelo de Cadenas de Markov con Simulación Monte Carlo-Edición Únicaen
dc.typeTesis de Doctoradoes
thesis.degree.grantorInstituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterreyes
thesis.degree.levelDoctor en Ciencias Financierasen
dc.contributor.committeememberDr. José Antonio Núñez Moraes
dc.contributor.committeememberDr. Igor Patricio Rivera Gonzálezes
thesis.degree.nameDoctorado en Ciencias Financierasen
dc.subject.keywordCálculo del Valor en Riesgoen
dc.subject.keywordModelo de Cadena Markoven
dc.subject.keywordSimulación Monte Carloen
dc.subject.keywordFinanzasen
thesis.degree.programCampus Ciudad de Méxicoen
dc.subject.disciplineNegocios y Economía / Business & Economicsen
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