Montecarlo estructurado. Estimación del valor en riesgo en un portafolio accionario en Colombia



Document title: Montecarlo estructurado. Estimación del valor en riesgo en un portafolio accionario en Colombia
Journal: Ad-minister
Database: CLASE
System number: 000316395
ISSN: 1692-0279
Authors: 1
1
Institutions: 1Universidad EAFIT, Medellín, Antioquia. Colombia
Year:
Season: Jul-Dic
Number: 15
Pages: 68-88
Country: Colombia
Language: Español
Document type: Artículo
Approach: Descriptivo, aplicado
Spanish abstract De acuerdo con el estudio que se presenta, por las características de los activos que lo conforman, el método de Montecarlo Estructurado es el más completo y robusto para la medición del valor en riesgo (VaR) de un portafolio hipotético de acciones colombianas de alta y mediana bursatilidad, en comparación con métodos paramétricos o de simulación histórica. Sin embargo, para su aplicación, es necesaria una cuidadosa modelación del comportamiento de las distintas variables de riesgo. La presencia de colas pesadas en las series de retornos de estos activos obliga al uso de modelos de volatilidad del tipo GARCH, EGARCH, PARCH y APARCH. Se evalúa su capacidad de pronóstico del VaR del periodo siguiente en paralelo con el obtenido por el método Normal. Los modelos tipo Garch pronostican mejor el VaR, puesto que logran capturar el efecto de colas pesadas en las series. Definido el proceso estocástico que siguen los activos, se procede a su cálculo con Montecarlo Estructurado
English abstract This research explores various methods to estimate Value at Risk for a portfolio of high and medium liquidity Colombian stocks. It concludes that, according to the characteristics of these assets, Full Montecarlo is more robust than other parametric methods –particularly the Normal method-, and the historical simulation. However, to avoid model risk, it requires a correct specification of the stochastic process followed by each of the risk factors. Given the evidence of fat tails on the return series, volatility models such as GARCH, EGARCH, PARCH and APARCH are used for this purpose. After that, we compare the one-step ahead VaR forecast given by these models with the one obtained by parametric methods. It is found that Garch models predict VaR better since they capture the fat tails characteristic of these series. Once the stochastic process for each asset is properly identified, the Full Montecarlo is applied to estimate VaR
Disciplines: Administración y contaduría,
Economía
Keyword: Contaduría,
Planificación económica,
Finanzas,
Método Montecarlo,
Mercado de valores,
Valor en riesgo,
Riesgo de mercado
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