| Revue: | Cuadernos de administración (Cali) |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000363725 |
| ISSN: | 0120-4645 |
| Autores: | Mora Valencia, Andrés1 |
| Instituciones: | 1Colegio de Estudios Superiores de Administración, Facultad de Administración de Empresas, Bogotá. Colombia |
| Año: | 2010 |
| Periodo: | Jul-Dic |
| Número: | 44 |
| Paginación: | 71-88 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Este artículo presenta algunas metodologías para cuantificar riesgo cuando la distribución de pérdidas presenta eventos extremos, debido a que los activos financieros generalmente presentan alta curtosis. De esta manera, el principal concepto utilizado en el documento es el valor en riesgo (VaR, por sus siglas en inglés), medida introducida por J. P. Morgan en 1995. Desde el punto de vista estadístico, VaR es un cuantil de una función de distribución; sin embargo, su valor dependerá de la forma de la distribución que se utilice para ajustar los datos de pérdida. Por tal razón, al estimar de manera confiable el parámetro de forma de la distribución de pérdidas, se obtiene un estimador confiable de medida de riesgo. La teoría del valor extremo (EVT, por sus siglas en inglés) es una técnica estadística que ha sido empleada para tal fin. En este documento se utiliza la metodología de EVT, denominada picos sobre el umbral (POT, por sus siglas en inglés), en el cual, se estima el parámetro de forma de la distribución de excesos mediante máxima verosimilitud. Este método de estimación se revisa brevemente en el documento junto con el método de mínimos cuadrados ponderados. Este último se utiliza para cuantificar el estimador de Hill y con este valor se calcula el VaR para distribuciones con colas pesadas. Finalmente, se comparan las metodologías propuestas en el artículo para cuantificar VaR con otras dos metodologías que son simulación histórica y bajo el supuesto de normalidad mediante pruebas de desempeño a dos casos |
| Resumen en inglés | This article presents some methodologies to quantify risk when the loss distribution exhibits extreme events because the financial assets generally have high kurtosis. Thus, the main concept utilized in the document is the Value at Risk (VaR), a measure introduced by J. P. Morgan in 1995. From the statistical point of view, VaR is a quantile of a distribution function, but its value depends on the shape of the distribution that is used to fit the data loss. For this reason, in order to obtain a reliable measure of risk it is necessary to obtain a reliable shape parameter of the distribution of losses. The extreme value theory (EVT) is a statistical technique that has been used for this purpose. This document uses the EVT methodology, called peaks over threshold (POT), in which the shape parameter of the distribution of excesses is estimated by maximum likelihood. This estimation method is briefly reviewed in the document along with the weighted least squares method. The latter is used to quantify the Hill estimator and this value is used to calculate VaR for heavy tailed distributions. Finally, we compare the methods proposed in the article to measure VaR with two other methods that are; historical simulation and the assumption of normality through backtesting in two cases |
| Disciplinas: | Economía, Matemáticas |
| Palabras clave: | Economía descriptiva, Matemáticas aplicadas, Estadística, Valor en riesgo, Indice de cola, Colas de Pareto, VAR, Máxima verosimilitud, Cuadrados ponderados |
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