Estimaciones alternativas del VAR en portafolios de renta fija con distribuciones no normales

• Autores: Tuesta Soto, Jesús Anderson, La Rosa Gonzales, Piero Alonso
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad del Pacífico
• Repositorio: UP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.up.edu.pe:11354/2923
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11354/2923
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Riesgo (Finanzas); Administración de portafolios; Valores de renta fija; Administración de riesgos; Economía; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01

La normalidad de los retornos en el cálculo del Value at Risk ha sido siempre un supuesto polémico, y se ha puesto más en duda luego de la crisis financiera de 2008. En ese sentido, se pretende comparar y hallar la mejor forma de estimar dicha métrica de riesgo levantando el supuesto de normalidad en portafolios de renta fija. Para hacerlo, se emplearán principalmente dos metodologías: estimaciones semiparametricas y distribuciones estables. Ambas son mejoradas con métodos de predicción de retornos autorregresivos con modelos ARMA, con predicción de correlaciones con la metodología DCC y con predicción de volatilidades con modelos GARCH. Los modelos se llevan a cabo bajo distintas variaciones. La idea es comparar los resultados y posteriormente realizar pruebas de backtesting, las cuales permiten mostrar e inferir la fuerza de predicción de cada uno de los métodos, así sus ventajas y debilidades.