Estimación Bayesiana para el cálculo del Valor en Riesgo (VaR) en modelos de series financieras con relaciones de dependencia no lineal en Colombia

• Autores: Daniel Triana, Luis Miguel Torres Aponte, Miguel Ángel Alba, Wilmer Pineda Ríos
• Localización: Comunicaciones en Estadística, ISSN 2027-3355, ISSN-e 2339-3076, Vol. 11, Nº. 2, 2018, págs. 171-189
• Idioma: español
• DOI: 10.15332/2422474x.3761
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• Resumen

  • El Valor en Riesgo (VaR), se define como la máxima perdida que se puede tener en la inversión de un portafolio con un determinado nivel de confianza, en un periodo determinado, en condiciones normales del mercado. Para calcularlo, existen diversas herramientas paramétricas y no paramétricas que se fundamentan en el supuesto de que los rendimientos de los activos siguen una distribución de probabilidad (con frecuencia la distribución Normal). Por su parte las copulas, vistas como funciones de distribución multivariadas, capturan las relaciones de dependencia diferentes a las lineales, ayudando a condensar la volatilidad de los activos multivariados que usualmente presentan comportamientos complejos de dependencia. Este trabajo presenta la implementación de la teoría de copulas bajo estándares del paradigma bayesiano con el objetivo de obtener la distribución de probabilidad que permita una correcta estimación del VaR de un portafolio comprendido por las acciones de Bancolombia y Ecopetrol.

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