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  • 标题:Valor en riesgo desde un enfoque de cópulas
  • 其他标题:Valor en riesgo desde un enfoque de cópulas
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  • 作者:Ana Milena Olarte Cadavid ; Gabriel Ignacio Torres Avendaño
  • 期刊名称:AD-minister
  • 印刷版ISSN:2256-4322
  • 出版年度:2009
  • 卷号:0
  • 期号:15
  • 页码:113-136
  • 出版社:Universidad EAFIT
  • 摘要:El valor en riesgo _VaR_ es una medida que cuantifica los riesgos enfrentados por un portafolio. Entre los métodos de medición del VaR están la simulación histórica, la Simulación Montecarlo, los modelos paramétricos y los modelos de duración y convexidad. Para el cálculo del VaR se requiere modelar los retornos del portafolio y hallar la distribución de pérdidas que los describe. Tradicionalmente, se han supuesto retornos con distribución normal, pero la evidencia empírica rechaza esta hipótesis. Durante los últimos años se han adelantado investigaciones para calcular el VaR utilizando “cópulas”. Estas determinan la estructura de dependencia del portafolio y de los activos riesgosos que lo conforman, sin partir de supuestos sobre sus distribuciones. De este modo se obtienen resultados más realistas y se evita la sobrestimación o subestimación del valor en riesgo del portafolio.
  • 其他摘要:The value at risk _VaR_, is a measure that quantifies the risks faced by a given portfolio. There are some methods to calculate the VaR: historical simulation, Montecarlo simulation, parametric models and duration and convexity models, among others. To calculate the VaR is required to model the portfolio returns and to find the loss distributions that describe them, traditionally those distributions are suppose to be normal distributed, but the empirical evidence shows the contrary. In the last few years, research in VaR calculation shows how copulas determine the dependence structure of a portfolio of the risky assets, without any assumptions regarding distributions, so you can find in it more realistic results and it is possible to avoid sub estimation of the value at risk of the portfolio.
  • 关键词:Valor en Riesgo; simulación Montecarlo; simulación histórica; cópulas; distribución de pérdidas; estructura de dependencia.
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