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 6, número 1 (enero-junio, 2016)-
    (Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Azcapotzalco, División de Ciencias Sociales y Humanidades, Departamento de Administración; División de Ciencias Básicas e Ingeniería, Departamento de Sistemas, 2016-06) Henaine Abed, María G., presidenta; Martínez Preece, Marissa del Rosario, editora
    "En este número presentamos dos metodologías, con distintas aplicaciones y variantes, que son ampliamente usadas en el sistema financiero. Por un lado, la métrica del Valor en Riesgo, VaR, que desde la última década del siglo pasado empezó a usarse de manera generalizada para cuantificar el riesgo, y cuya importancia ha crecido al ser adoptada como indicador de éste por los reguladores a nivel internacional. Por otra parte, se encuentra la teoría de cópulas, la cual tiene como una de sus principales aplicaciones en las finanzas, la medición de la dependencia entre distintas variables, debido a que, dada una distribución multivariada arbitraria, ésta puede descomponerse en sus marginales y en su estructura de dependencia. A principios de este siglo, el concepto de cópula se utilizó en los modelos VaR con distribuciones gaussianas y t-student para modelar dependencias sectoriales. Y a partir de entonces, tanto los modelos VaR como la teoría de cópulas, con sus distintas variantes, han sido utilizadas extensivamente."
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    Intervalos de confianza para VaR y ES, y su aplicación al mercado colombiano
    (Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Azcapotzalco, DCSH, Departamento de Administración, DCBI, Departamento de Sistemas., 2016-02-26) Rosales Contreras, Jorge
    Las métricas usuales de riesgo de mercado, tales como Valor en Riesgo (VaR) o Déficit Esperado (ES), se calculan usando estimadores puntuales. Desde un punto de vista estadístico, el VaR es un cuantil y el ES una esperanza condicional de la distribución de pérdidas, la cual puede ser modelada de forma paramétrica o no paramétrica. Sin embargo, un estimador puntual es tan bueno como su precisión, por lo que cualquier estimación de riesgo debería complementarse con alguna indicación de su precisión. En este trabajo construimos intervalos de confianza para los estimadores de ambas métricas bajo las distribuciones más comúnmente usadas: normal y empírica. La utilidad de los intervalos radica en que es posible obtener conclusiones equivalentes a la prueba de backtesting desde la primera estimación de riesgos que se realice, sin necesidad de esperar a tener una muestra de estimaciones de métricas de riesgo. Abstract: The usual market risk metrics, such as Value at Risk (VaR) or Expected Shortfall (ES), are estimated pointwise. From a statistical viewpoint, VaR is a quantile and ES is a conditional expectation of the loss distribution, which can be modeled parametrically or non-parametrically. However, a point estimator is only as good as its precision; therefore any risk estimation should be accompanied with some indication of its precision. In this paper confidence intervals for the estimators of both metrics, under the most commonly used distributions: Normal and empirical, were calculated. The usefulness of the intervals lies in the possibility of drawing a decision equivalent to backtesting from the very first risk estimation, without having to wait to gather a sample of risk estimates. Clasificación JEL(JEL Classification): C12, C13, G17. PALABRAS CLAVE (Keywords): Valor en riesgo, déficit esperado, backtesting, intervalos de confianza, Value at risk, expected shortfall, backtesting, confidence intervals.
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    Análisis, aplicación y comparación de tres métodos estadísticos en la estimación del VaR y el EVaR
    (Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Azcapotzalco, DCSH, Departamento de Administración, DCBI, Departamento de Sistemas., 2016-02-26) Urbina Rugeiro, Jaime Iván; Núñez Antonio, Gabriel; Saavedra Barrera, Patricia
    En el área de análisis financiero, medidas como el Valor en riesgo, el VaR, y el Valor en riesgo extremo, el EVaR, son medidas comúnmente aceptadas para evaluar el riesgo en portafolios de inversión. En este trabajo se analizan los métodos de varianza-covarianza, el método histórico y el método de picos sobre el umbral en términos de su pertinencia en la estimación del VaR y EVaR. Se propone una forma de estimar puntualmente y por intervalos el VaR y EVaR usando cada uno de los métodos señalados, en el contexto particular de portafolios de inversión. Los procedimientos propuestos son desarrollados poniendo énfasis en su correcta aplicación, en términos de los supuestos técnicos que los validan. El desempeño de las metodologías propuestas se ilustran con datos simulados de un portafolio de inversión, así como en portafolios de acciones del sector de la construcción. Abstract: In Finance, indicators such as Value at Risk, called VaR, and Value at Extreme Risk, EVaR, are commonly accepted to assess risk in investment portfolios. In this paper variance-covariance, historical and the peak on the threshold methods are analyzed in terms of their applicability to estimate VaR and EVaR. In addition, punctual and interval estimations under those methods are carried out. The procedures are reviewed under the specific context of investment portfolios. Special care was taken on the correct application of the proposed procedures in terms of their underlying technical assumptions. Their performance is illustrated using a simulated investment portfolio, and a real stock portfolio related to the construction sector in Mexico. Clasificación JEL (JEL classification): C1, G11. PALABRAS CLAVE (Keywords): Estimación por intervalos, intervalos Bootstrap, método de picos sobre el umbral, método de corridas, Interval estimation, Bootstrap methods for interval estimation, threshold exceedances, runs method.

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