Estimación del VaR mediante un modelo condicional multivariado bajo la hipótesis α-estable sub-Gaussiana: A conditional approach to VaR with multivariate α-stable sub-Gaussian distributions
El objetivo de esta investigación es proponer un modelo de volatilidad multivariable, el cual combina la propiedad de la distribución α-estable para ajustar colas pesadas con el modelo GARCH para capturar clúster de volatilidad. El supuesto inicial es que los rendimientos siguen una distribución sub...
| Autores principales: | , |
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| Formato: | Artículo |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Autónoma de Nuevo León
2018
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://ensayos.uanl.mx/index.php/ensayos/article/view/121 |
| Sumario: | El objetivo de esta investigación es proponer un modelo de volatilidad multivariable, el cual combina la propiedad de la distribución α-estable para ajustar colas pesadas con el modelo GARCH para capturar clúster de volatilidad. El supuesto inicial es que los rendimientos siguen una distribución sub-Gaussiana, la cual es un caso particular de las distribuciones estables multivariadas. El modelo GARCH propuesto se aplica en la estimación del VaR a un portafolio compuesto por cinco activos que cotizan en la Bolsa Mexicana de Valores (BMV). En particular, se compara el desempeño del modelo propuesto con la estimación del VaR obtenida bajo la hipótesis multivariada Gaussiana, t-Student y Cauchy durante el período de la crisis financiera de 2008.
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| Descripción Física: | Ensayos Revista de Economía; Vol. 37 No. 1 (2018): May 2018; 43-76 Ensayos Revista de Economía; Vol. 37 Núm. 1 (2018): MAYO 2018; 43-76 2448-8402 1870-221X |