Estocástica: finanzas y riesgo / DCBI

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11191/2794

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Con la revista “Estocástica: finanzas y riesgo” se pretende cubrir un vacío en las revistas científicas de nuestro país, ya que no existen revistas específicas en finanzas, análisis y modelado de riesgos, que comuniquen y promuevan adecuadamente la investigación en estas áreas. Actualmente, la investigación que se realiza en estas disciplinas se publica, principalmente, en revistas generales de economía y administración, y esta situación también se presenta en el resto de América Latina. Considerando lo anterior, esta revista surge como un medio cuyo propósito es comunicar investigaciones originales, realizadas por académicos especializados que buscan contribuir al estudio y debate de las finanzas y la administración de riesgos financieros, tanto dentro como fuera de México. El objetivo de la revista es contribuir al desarrollo del conocimiento de las finanzas, la administración y modelado de riesgos, y la ingeniería financiera, así como promover la comunicación de resultados de investigación original, tanto teórica como empírica, relacionada con el estudio y práctica de estas disciplinas.


Números completos
[13]. Vol. 7, número 1, enero - junio, 2017
[12]. Vol. 6, número 2, julio - diciembre, 2016
[11]. Vol. 6, número 1, enero - junio, 2016
[10]. Vol. 5, número 2, julio - diciembre, 2015
[9]. Vol. 5, número 1, enero - junio, 2015
[8]. Vol. 4, número 2, Julio - diciembre, 2014
[7]. Vol. 4, número 1, enero - junio, 2014
[6]. Vol. 3, número 2, julio - diciembre, 2013
[5]. Vol. 3, número 1, enero - junio, 2013
[4]. Vol. 2, número 2, julio-diciembre, 2012
[3]. Año 2, número 1, enero-junio, 2012
[2]. Año 1, número 2, julio-diciembre, 2011
[1]. Año 1, número 1, enero-junio, 2011
Artículos por número
Volumen 7, número 1 -- Volumen 6, número 2 -- Volumen 6, número 1 -- Volumen 5, número 2 -- Volumen 5, número 1 -- Volumen 4, número 2 -- Volumen 4, número 1 -- Volumen 3, número 2 -- Volumen 3, número 1 -- Volumen 2, número 2 -- Año 2, número 1 -- Año 1, número 2 -- Año 1, número 1

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    Estocástica: finanzas y riesgo. Volumen 4, número 2 (julio-diciembre, 2014)-
    (Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Azcapotzalco, División de Ciencias Sociales y Humanidades, Departamento de Administración; División de Ciencias Básicas e Ingeniería, Departamento de Sistemas, 2014-12) Hoyos Reyes, Luis Fernando, presidente; Martínez Preece, Marissa del Rosario, editora
    Se ofrecen cuatro artículos que incluyen modelos que proponen tanto mejores formas de medir ciertos fenómenos como formas alternativas de realizar estimaciones sobre fenómenos económicos o valuaciones de instrumentos financieros. PALABRAS CLAVE: Factor de descuento estocástico. Método generalizado de Momentos. México. Chile. Merton. Black-Sholes. Prima. Seguros. KEYWORDS: Stochastic Discount Factor. Generalized Method of Moments. Premium. Insurances.
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    Estocástica: finanzas y riesgo. Volumen 4, número 1 (enero-junio, 2014)-
    (Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Azcapotzalco, División de Ciencias Sociales y Humanidades, Departamento de Administración; División de Ciencias Básicas e Ingeniería, Departamento de Sistemas, 2014-06) Hoyos Reyes, Luis Fernando, presidente; Martínez Preece, Marissa del Rosario, editora
    Artículos que se relacionan con algunas de las conclusiones del Foro Económico Mundial de 2014 que se pueden retomar para el caso de México. De este foro se rescatan algunas afirmaciones que permiten vislumbrar problemas críticos que demandan soluciones viables a corto plazo, entre las que podemos destacar la desigualdad social, el cambio climático y el desempleo. PALABRAS CLAVE: Modelación estocástica. Derivados financieros. Riesgo de clima. Razones financieras. Desempeño financiero. Redes neuronales artificiales. Causalidad de los mercados de capitales. América Latina. Vectores autorregresivos. Modelo CIR. Modelo multifactorial – para tasa de interés. Teorema de Girsanov. KEYWORDS: Stochastic modeling. Financial derivatives. Weather risk. Financial ratios. Financial performance. Artificial neural networks. Causality in capital markets. Latin America. Vector autoregressive. CIR model. Multifactor model for interest rate. Girsanov theorem.
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    Estocástica : finanzas y riesgo. Volumen 3, número 2 (julio-diciembre, 2013)-
    (Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Azcapotzalco, División de Ciencias Sociales y Humanidades, Departamento de Administración; División de Ciencias Básicas e Ingeniería, Departamento de Sistemas, 2013-12) Hoyos Reyes, Luis Fernando, presidente; Martínez Preece, Marissa del Rosario, editora
    Se presentan herramientas matemáticas desarrolladas a finales del siglo XX y que permiten entender el ámbito de modelado de fenómenos complejos en las ciencias sociales. En situación donde debido a la falta de mercados completos y eficientes no existen precios de activos financieros gemelos que permitan replicar el flujo de fondos de un proyecto. PALABRAS CLAVE: Opciones reales. Fuzzy. Binominal. Ambigüedad. Eficiencia de mercados. Periodos de volatilidad. El modelo del mercado. Decisiones de portafolio. Consumidor racional. Tasa forward y programación dinámica. estocástica en tiempo continuo. Estructura de capital dinámica. Costo promedio ponderado de capital. Valuación por flujos de efectivo. Valor de la empresa. KEYWORDS: Real options. Binominal. Ambiguity. Market efficiency. Volatility periods. The market model. Portfolio decisions. Rational consumer. Forward rate continuos time stochastic dynamic programming. Dynamic capital structure. Weighted average cost of capital. Cash flow valuation. Company value.
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    Estocástica : finanzas y riesgo. Volumen 2, número 2 (julio-diciembre, 2012)-
    (Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Azcapotzalco, División de Ciencias Sociales y Humanidades, Departamento de Administración; División de Ciencias Básicas e Ingeniería, Departamento de Sistemas, 2012-12) Hoyos Reyes, Luis Fernando, presidente; Martínez Preece, Marissa del Rosario, editora
    Se presentan cuatro artículos, tres de ellos tratan el tema de riesgo, que vuelve a cobrar especial relevancia en el contexto internacional. Por último con el tema de la cobertura de riesgo soberano se presenta una forma novedosa de hacerlo utilizando el modelo Merton de valuación de opciones y el modelo de volatilidad estocástica de Heston-Nandi. PALABRAS CLAVE: Riesgo crédito. Probabilidad de incumplimiento y bancos. Mercados accionarios. Rendimientos accionarios. Efectos estacionales. Modelos del espacio de estados. KEYWORDS: Spread de crédito. Razones financieras. Bolsa Mexicana de Valores. Inmunización crediticia. Swaps de incumplimiento de credito. Credit risk. Probability and bancos. Credit spread. Financial ratios. Mexican Stock Exchange. Default probability. Credit risk immunization. Credit default swap. efrtxtc
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    Estocástica : finanzas y riesgo. Año 1, número 1 (enero-junio, 2011)-
    (Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Azcapotzalco, División de Ciencias Sociales y Humanidades, Departamento de Administración; División de Ciencias Básicas e Ingeniería, Departamento de Sistemas, 2011-01-25) Hoyos Reyes, Luis Fernando, presidente; Martínez Preece, Marissa del Rosario, editora
    Se presentan cuatro colaboraciones: 1) Se realiza un análisis comparativo del comportamiento del índice de confianza del consumidor de México usando dos modelos diferentes de regresión. 2) Se hace un examen de la memoria larga de los rendimientos diarios del índice de la Bolsa Mexicana de Valores, para el periodo enero de 1983 a diciembre de 2009 .3) Es una propuesta para valuar opciones con distribuciones α - estables en el dominio del espacio y del tiempo. 4) Se hace una estimación de la esperanza de la función de castigo descontada, se emplea en una amplia familia de problemas en el contexto de la teoría de riesgo actuarial, la evaluación de opciones en finanzas y la reclamación contingente del tiempo de ejercicio óptimo. PALABRAS CLAVE : Regresión lineal. Regresión borrosa. Programación lineal borrosa. Valor en riesgo. Memoria larga. Riesgo de mercado. Productos derivados. Análisis de riesgos. KEYWORDS: Derivates. Risk analysis. Valuet at risk. Market risk. Long memory. Linear regression. Fuzzy regression. Fuzzy linear programm. efrtxtc

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