Métodos del Valor en Riesgo y sus Características

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Métodos paramétricos de medición del valor en riesgo, aplicados a opciones financieras sobre divisas

Métodos paramétricos de medición del valor en riesgo, aplicados a opciones financieras sobre divisas

Por lo general, las compañías utilizan modelos paramétricos o no-paramétricos para estimar el valor en riesgo de un activo financiero. Sin embargo, ninguno de estos dos enfoques se puede aplicar con facilidad a las opciones. Se sabe que el precio de este tipo de productos dependen de diversas variables a diferencia de los activos habituales, como por ejemplo, la volatilidad, el precio del activo subyacente, la fecha de vencimiento, entre otras características, y por ende se requiere un volumen de información importante asociado a estos factores para determinar realmente su riesgo de mercado bajo las metodologías tradicionales de medición de riesgo de mercado. (Feria y Oliver, 2006)
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VAlor en riesgo: Estimación del riesgo en el mercado

VAlor en riesgo: Estimación del riesgo en el mercado

y denotando m=max{r,s}. Por lo tanto, podemos emplear los métodos de identificación, estimación y predicción tradicionales de los modelos ARMA, que han sido ampliamente estudiados, para estudiar la varianza condicional de los mercados financieros. Además, podemos combinar la modelización en media de los modelos ARMA con la explicación de la volatilidad porque ambos procesos son asintóticamente independientes. Esta nueva herramienta permite explicar las características principales de una serie financiera, rentabilidad media y volatilidad, mediante un modelo global llamado ARMA(p,q)- GARCH(r,s) cuya expresión vendría dada por:
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Métodos de evaluación del riesgo de incendio

Métodos de evaluación del riesgo de incendio

Es pionero en el cálculo de dos tipos de riesgos, ya que enfoca éstos en una doble vertiente, por un lado el cálculo del riesgo de las personas y por el otro el cálculo del riesgo para los bienes. Este método, poco difundido en España, viene a solventar algunas deficiencias del Gretener como la inclusión de un riesgo particular para las personas, la inclusión de nuevos factores o coeficientes que enriquecen el método como son los tiempos de evacuación, opacidad y toxicidad de los humos. Además ofrece tres tipos de gráficas [8], dependiendo del tipo de edificio, industria, vivienda, oficinas, en los que se relacionan las dos vertientes de los riesgos para ofrecer así unos límites de protección muy parecidos a los del Dr. Gustav Purt. Ya que la forma de evaluar no es como la del Gretener, mediante un valor de una ecuación, si no relacionando de forma directa en un diagrama de juicio los dos cálculos de riesgo, el de las personas y el de los bienes.
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Valor en riesgo desde un enfoque de cópulas

Valor en riesgo desde un enfoque de cópulas

El valor en riesgo VaR , es una medida que cuantifica los riesgos enfrentados por un portafolio. Entre los métodos de medición del VaR están la simulación histórica; simulación Monte Carlo; modelos paramétricos y modelos de duración y convexidad. Para el cálculo del VaR, se requiere modelar los retornos del portafolio y hallar la distribución de pérdidas que los describe, tradicionalmente se han supuesto retornos normalmente distribuidos, pero la evidencia empírica muestra que éstos no se comportan así. En los últimos años, se han adelantado investigaciones para calcular el VaR utilizando cópulas, que determinan la estructura de dependencia del portafolio y de los activos riesgosos que lo conforman, sin partir de supuestos sobre sus distribuciones, obteniendo resultados más realistas y evitando así la sobrestimación o subestimación del valor en riesgo del portafolio.
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Valor en riesgo desde un enfoque de cópulas

Valor en riesgo desde un enfoque de cópulas

Sin embargo, la evidencia empírica demuestra que tales supuestos son poco apropiados. Además, se necesita una herramienta más flexible para modelar la distribución marginal de los activos riesgosos, como insumo para obtener la distribución conjunta del portafolio. Se precisan también medidas de dependencia alternativas a la correlación lineal, dado que esta presenta algunas limitaciones; entre ellas, el coeficiente de correlación supone variables normalmente distribuidas. Empero, no es invariante ante transformaciones de la variable y está definida si la media y la varianza de las variables son finitas. Estas características hacen de la correlación una medida de dependencia poco adecuada para distribuciones de colas pesadas, donde las medias y varianzas pueden ser infinitas. Tampoco es conveniente, debido a que no captura las relaciones de dependencia no lineal que existen entre muchos activos financieros.
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MÉTODOS para estimar la PRIMA DE RIESGO de mercado

MÉTODOS para estimar la PRIMA DE RIESGO de mercado

Aunque no tiene ningún valor científico, podemos ver qué prima de mercado utiliza- ban en sus clases de finanzas los estudiantes de MBA de Estados Unidos y de Europa: la mayoría de los profesores utilizaban en 2000, cifras entre el 5% y 7%, si bien es cierto que era para tratar de resolver casos de los últi- mos 20 años. Ahora bien, preguntando a los profesores cuál es la prima de mercado según ellos, se obtenían respuestas que iban desde el 2% hasta el 5% a finales de 1999. Un ejem- plo: Robert Merton, premio Nobel de econo- mía 1997 y profesor de finanzas en Harvard, contestó al autor de estas líneas que la prima del mercado americano rondaba el 2% en 1999. En cuanto a España, los analistas de in- versiones también utilizaban en 1999-2004 primas de mercado comprendidas entre el 3% y el 4,5%, mientras que en años anteriores utilizaban primas algo superiores.
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El valor de los datos.  Una aproximación a los posibles métodos de valoración

El valor de los datos. Una aproximación a los posibles métodos de valoración

Continuaremos con el análisis por zona geográfica. En China el porcentaje de la población que hace uso de las redes sociales es de un 45,4%. Cabe destacar que Facebook, una de las redes sociales reinantes en otras zonas del mundo, no se encuentra dentro de las cuatro redes sociales más usadas en este país. China cuenta con el 31% de la población total del continente al que pertenece, y la mayor red social empleada es WeChat. Mientras que en Estados Unidos cuenta con aproximadamente 1.057 millones menos de habitantes que China, donde el 59,4% de la población hace uso de las redes sociales. En Estados Unidos, Facebook sí es la red social más utilizada a la que le siguen Instagram, y Snapchat y Twitter en la misma proporción. En nuestra opinión, el valor de un usuario de Facebook varía en función de la zona geográfica pues no es lo mismo un usuario de Facebook en Estados Unidos que en China porque aportarán información que es útil para la red social que posteriormente venderá por medio de anuncios que se centran en un público objetivo. Es por ello, que podemos decir que el valor de un usuario, y, por ende, de los datos que proporciona varían en función de un gran conglomerado de características. ¿Podríamos decir a grosso modo que valor del usuario Facebook en Estados Unidos es un 70% superior al de China, porque se emplea en un 70% de las ocasiones en Estados Unidos? Y, en el sentido contrario, ¿es superior el valor de un usuario de WeChat en China que en Estados Unidos? Parece ser que sí. Esto se debe a que el uso de estos datos tiene un mayor engagement en aquellos lugares donde hay un mayor número de usuarios.
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Estimadores del índice de cola y el valor en riesgo

Estimadores del índice de cola y el valor en riesgo

En riesgo operativo, Basilea sugiere estimar el capital regulatorio como el VaR al 99.9%. Por lo tanto, los administradores de riesgo deberían utilizar medidas basadas en colas de Pareto puesto que los hechos estilizados en riesgo operativo muestran que las distribuciones de pérdida presentan colas pesadas y son asimé- tricas. Algo similar ocurre con riesgo crediticio y de mercado. En los dos casos de aplicación se observa que los métodos basados en colas de Pareto, en general, se desempeñan mejor que el método de simulación histórica y bajo el supuesto de normalidad. Sin embargo, la estimación “óptima” del índice de cola es un problema aún no resuelto debido al tradeoff que hay entre sesgo y varianza en la estima- ción. Existen otras técnicas de estimación como por ejemplo el de momentos, remuestreo y métodos robustos, que quedan para una futura investigación.
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Implementación de cópulas para la estimación del valor en riesgo

Implementación de cópulas para la estimación del valor en riesgo

De acuerdo a lo anterior se debe establecer y analizar la función de distribución de perdidas, la cual es indispensable para describir el nivel de riesgo de pérdida del portafolio. Los métodos tradicionales para la medición del VaR son simulación histórica, simulación de Montecarlo, y los modelos paramétricos; estos métodos modelan la distribución conjunta de los retornos de los activos basándose en una aproximación de la función de distribución normal multivariada, es decir se asume que estos siguen un comportamiento bajo los supuestos de normalidad; lo cual no en todos los casos es cierto, pues esto implica que los retornos de una serie financiera tienen una estructura de dependencia predeterminada y lineal, con simetría y colas livianas. Sin embargo dado los movimientos del mercado y las variables económicas que interactúan en una economía resulta inapropiado asumir que el comportamiento de los activos financieros, que responden a estos cambios siga un comportamiento basados en supuestos de normalidad, por el contrario la mayoría de los activos financieros presentan altas volatilidades en los retornos de sus precios y generalmente colas pesadas.
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Valor en riesgo para un portafolio con opciones financieras

Valor en riesgo para un portafolio con opciones financieras

En este artículo se presentan y aplican diferentes formulaciones matemáticas, exactas y aproximadas, para el cálculo del valor en riesgo (VaR) de algunos portafolios con activos financieros, haciendo especial énfasis en aquellos que contienen opcio- nes financieras. El uso y pertinencia de tales formulaciones es analizado según las características e hipótesis que se tengan de los portafolios construidos, para lo cual se analizan en detalle la volatilidad y el percentil de la distribución de los cambios en el valor del portafolio, al igual que la volatilidad estocástica en un horizonte de tiempo dado. Para éste fin, se consideran los métodos de varianzas y covarianzas, simulación histórica y simulación Monte Carlo, desde una perspectiva formal y am- pliada a portafolios que contienen opciones financieras, estableciendo algoritmos alternativos de cálculo y comparaciones entre los resultados.
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EL SUPUESTO DE NORMALIDAD EN EL CÁLCULO DEL VALOR EN RIESGO

EL SUPUESTO DE NORMALIDAD EN EL CÁLCULO DEL VALOR EN RIESGO

La metodología descrita en el documento técnico de RiskMetrics TM se basa en intervalos de confianza construidos bajo el supuesto de normalidad. No obstante, el supuesto es inconsistente con la evidencia empírica. Esto implica que, en la práctica, los eventos extremos son mucho más probables de ocurrir que los pronosticados por una distribución normal, por lo que las medidas de riesgo calculadas bajo el supuesto de normalidad pueden resul- tar inapropiadas para valuar el riesgo que enfrenta una empresa. Para resol- ver el problema de la falta de normalidad en las series de rendimientos y rehabilitar el cálculo del VaR, se han propuesto dos tipos de métodos: los paramétricos y los no paramétricos. Los primeros asumen distribuciones al- ternativas a la normal, mientras que los segundos hacen acopio de la teoría estándar de estadística de orden o de los métodos de simulación tipo Monte Carlo.
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EVALUACIÓN DE LAS METODOLOGÍAS PARA MEDIR EL VALOR EN RIESGO

EVALUACIÓN DE LAS METODOLOGÍAS PARA MEDIR EL VALOR EN RIESGO

El concepto de VaR es bastante intuitivo, pero no existe una forma única generalmente acep- tada para su cálculo, requiriendo además el uso de herramientas estadísticas que pueden ser conceptualmente complejas. La disparidad de métodos radica en la necesidad de encontrar un modelo adecuado para los rendimientos de una cartera. El éxito de estas metodologías dependerá de la capacidad que tengan para recoger las características típicas que habitual- mente se encuentran en las series financieras históricas mencionadas en el apartado anterior. La multitud de metodologías propuestas por la literatura para calcular el valor en riesgo pue- den agruparse en tres: no paramétricas, paramétricas y semiparamétricas. Como referencia para medir el grado de éxito de cada una de las aproximaciones consideradas utilizaremos también una medida del VaR que asume que los rendimientos tienen una distribución de pro- babilidad normal, y que, por tanto, no tiene en cuenta ninguna de las tres propiedades seña- ladas.
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MÉTODOS DE ENSAYO. Características físico-químicas Resistencia al resbalamiento 1 Métodos de ensayo

MÉTODOS DE ENSAYO. Características físico-químicas Resistencia al resbalamiento 1 Métodos de ensayo

Características físico-químicas · Resistencia al resbalamiento 14 Métodos de ensayo Por su parte, el manual HB 197 recoge también tablas de asociación de locales con requerimientos mínimos de resistencia al resbalamiento. Reproducimos aquí solamente la que corresponde a pavimentos sin especiales exigencias, pues las tablas dedicadas a locales con especial riesgo reproducen fielmente los documentos alemanes GUV 26.17 (Abril 1996) y ZH 1/571 (Octubre 1993). En la próxima actualización de HB 197 tal vez ya se aporten nuevas tablas referenciadas a GUV-I 8527 y BGR 181 (2003).
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Homologación de los métodos de cálculo de la provisión de riesgo de crédito

Homologación de los métodos de cálculo de la provisión de riesgo de crédito

En esta sección se realiza un análisis de la metodología utilizada para el cálculo de provisión de cartera utilizando información de una de las instituciones financieras más importantes del Ecuador, cortada con fecha 28 de febrero del 2015, si bien es cierto la información de la Banca Ecuatoriana, está abierta al público, y su divulgación es obligatoria por la institución de control, los supuestos que se requieren para el cálculo de la provisión de riesgo según metodología de riesgo esperado, recoge un análisis de supuestos aproximados, conocidos por estadísticas, divulgaciones propias de la institución y de otras instituciones del sistema financiero y estimaciones aproximadas, por tanto considero no apropiado especificar el nombre de la institución, así mismo los datos son entregados a nivel de estadística y ajustados a un mismo valor multiplicador para no mostrar los valores exactos pero si una relación real de los mencionados datos.
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Métodos alternativos de
evaluación del riesgo para
portafolios de inversión

Métodos alternativos de evaluación del riesgo para portafolios de inversión

En esta sección se profundiza en la metodología de cálculo del VaR a partir de simulaciones Monte Carlo. En este contexto se estima el VaR para un portafolio con un activo, y se extiende la metodología para el caso portafolios con n activos (Jorion, 1997; Best, 1998 y Dowd, 1998). La idea consiste en generar secuencias futuras de precios de activos, que preserven las características históricas de correlación y volatilidad (lo cual se garantiza al utilizar una des- composición de Choleski); para comparar, para un horizonte predefinido, los retornos conse- guidos para cada activo y así mismo para el portafolio. Al efectuar esta operación, muchas veces (10.000, por ejemplo) es posible generar un vector de 10.000 retornos de portafolio, lo cual nos permite obtener un número equivalente de medidas de riesgo VaR. Es ésta la distribu- ción que nos interesa, de manera que se estudian los primeros momentos como la media y la desviación estándar de la distribución de los VaR simulados, lo cual nos permite obtener una mejor visión del riesgo del portafolio escogido. A continuación se desarrolla esta metodología considerando un activo, tres activos cuyos retornos son absolutamente independientes, y, fi- nalmente, el caso de tres activos cuyos retornos presentan correlaciones históricas que nos interesa preservar en las simulaciones futuras de precios.
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3.- Incorporan nuevos métodos para determinar el valor de mercado

3.- Incorporan nuevos métodos para determinar el valor de mercado

(iv) No conllevan asumir o controlar un nivel alto o significativo de riesgo, ni generan un nivel de riesgo significativo para el proveedor del servicio. 5.- Nuevas obligaciones formales Se han modificado las obligaciones formales respecto de los precios de transferencia, habiéndose eliminado la exigencia de presentar declaración jurada de precios de transferencia y el estudio técnico que respalde el cálculo de los referidos precios, creándose en su lugar las siguientes nuevas obligaciones:

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Gestión del riesgo cambiario: Una aplicación del valor en riesgo para el mercado financiero peruano

Gestión del riesgo cambiario: Una aplicación del valor en riesgo para el mercado financiero peruano

También hay que considerar en la elección del tipo de modelo a otros factores como la capacidad del capital humano, recursos computacionales y la capacidad de entendimiento de la alta dirección de la institución. En ese sentido, además del argumento de carteras poco complejas, la alta dirección o gerencia de las empresas financieras del Perú son un tanto heterogéneas respecto a su familiarización con estos temas de gestión de riesgos financieros, por ello tal vez sea más recomendable, en promedio y en principio, el método de varianzas y covarianzas. Cuando las carteras sean complejas entonces los métodos de simulación serán una mejor elección, aunque si en este caso la capacidad computacional es una seria restricción –como debe serlo actualmente- entonces ello no facilitaría el uso del método de Montecarlo.
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Alternativas estadisticas para el calculo del valor en riesgo VaR

Alternativas estadisticas para el calculo del valor en riesgo VaR

actual, dado que . Como tal, la construcción de los pronósticos de la varianza para r requiere la estimación de un nuevo modelo (univariado) en cada periodo para reflejar la composición del portafolio en el momento t. Sin embargo, los modelos univariados de volatilidad son generalmente más fáciles de instrumentar que los multivariados, los cuales son altamente demandantes de tiempo computacional especialmente para valores grandes de N. Además, de que los cambios en las ponderaciones del portafolio actual de un periodo al próximo son probablemente pequeños, los valores de inicio para los parámetros en los modelos univariados periodo por periodo son posibles de los estimadores obtenidos en el periodo anterior. Esta simplificación requiere los rendimientos históricos para los diferentes recursos en el portafolio. Si eso no es posible, se podrían construir los precios históricos de manera artificial con un modelo de precios, o tomando los rendimientos de otros recursos con características similares; vea, por ejemplo, Andersen, Bollerslev, Christoffersen y Diebold [3].
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Características y efectos de los métodos resistidos en el sprint

Características y efectos de los métodos resistidos en el sprint

Campus de los Jerónimos, s/n. 30107 Guadalupe (Murcia) palcaraz@pdi.ucam.edu Resumen Para la mejora del rendimiento en el sprint se uti- lizan distintos métodos de entrenamiento, entre los más populares se encuentran los métodos resistidos. Un método resistido para el sprint se caracteriza por utilizar sprints con una sobrecarga o resistencia añadi- da. Dependiendo de las características del dispositivo, tanto la magnitud como la dirección de la resistencia va a ser diferente. Así, existen distintos tipos de méto- dos resistidos, estos son: arrastres de trineos o ruedas, lastres de chalecos o cinturones, arrastres de paracaí- das, carreras cuesta arriba, e incluso carreras sobre la arena de la playa. El principal objetivo al usar métodos resistidos es mejorar la fuerza específica de los depor- tistas sin producir una modificación significativa de la técnica del deportista. En el presente trabajo se revisan las características y efectos de los métodos resistidos tanto de forma aguda, como sus efectos a corto, medio y largo plazo.
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Creación de valor. Administración del Riesgo Efectivo

Creación de valor. Administración del Riesgo Efectivo

Más del 90% de nuestros empleados fueron asignados a los equipos de corriente de valor. Sólo quedó un pequeño grupo de apoyo general en cada sitio formado, en primer término, por gerentes de área que trabajaban mediante equipos de co- rriente de valor para mejorar los procesos de las áreas. Cambiamos la estructura de nuestro catálogo de cuentas a unos pocos grupos de corrientes de valor, en lugar de man- tener los costos por departamentos tradicionales. Mantu- vimos una Separación de los Costos de Ventas (COS, por sus siglas en inglés) inventariados, de aquellos que corres- ponden a los costos de ventas y a los generales y adminis- trativos (SG&A, por sus siglas en inglés) para hacer que la capitalización del trabajo y los costos de administración de fin de mes sean simples de identificar.
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