| Revista: | Investigación operacional |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000379151 |
| ISSN: | 0257-4306 |
| Autores: | Rozga, Ante1 Arneric, Josip1 |
| Instituciones: | 1University of Split, Facultad de Economía, Split. Croacia |
| Año: | 2009 |
| Volumen: | 30 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 32-39 |
| País: | Cuba |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | En este trabajo la dependencia de la persistencia de la volatilidad, kurtosis y grados de libertad de una Distribución T-Student será presentada como una alternativa para la estimación de medidas de riesgo en la simulación de los retornos. La medida más usada de riesgo de mercado es la desviación estándar de los retornos, i.e. volatilidad. Sin embargo, medidas alternativas de la volatilidad pueden ser estimadas, por ejemplo el Valor-al-Riesgo (Value-at-Risk, VaR). Existen muchas metodologías para calcular VaR, pero por simplicidad estas pueden ser clasificadas en modelos paramétricos y no paramétricos. En la categoría de modelos paramétricos el modelo GARCH(p,q) es usado para modelar la varianza de retornos que varían en el tiempo |
| Resumen en inglés | In this paper the dependence between volatility persistence, kurtosis and degrees of freedom from Student’s t-distribution will be presented in estimation alternative risk measures on simulated returns. As the most used measure of market risk is standard deviation of returns, i.e. volatility. However, based on volatility alternative risk measures can be estimated, for example Value-at-Risk (VaR). There are many methodologies for calculating VaR, but for simplicity they can be classified into parametric and nonparametric models. In category of parametric models the GARCH(p,q) model is used for modeling time-varying variance of returns |
| Disciplinas: | Matemáticas |
| Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Estadística, Riesgo, Modelos paramétricos |
| Keyword: | Mathematics, Applied mathematics, Statistics, Risk, Parametric models |
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