Resumen

SAAVEDRA ESPINOSA, Alberto. Estimación de medidas de riesgo de mercado en series financieras mexicanas. Rev. mex. econ. finanz [online]. 2017, vol.12, n.4, pp.365-388. ISSN 2448-6795.  https://doi.org/10.21919/remef.v12i4.234.

Los objetivos de este trabajo son investigar si: i) un modelo GARCH con innovaciones modeladas mediante una Distribución Pareto Generalizada (DPG), complementado con un pronóstico EWMA de volatilidad para considerar problemas prácticos que pueden surgir en aplicaciones GARCH que comprenden largos periodos de tiempo, estima adecuadamente medidas de riesgo (VaR y Expected Shortfall) para series financieras mexicanas a altos niveles de confianza; ii) las estimaciones de dicho modelo son mejores que aquellas entregadas por un GARCH con innovaciones Gaussianas o t-Student. Nuestras evaluaciones de calidad y comparación entre modelos consisten de backtests de las medidas de riesgo de cada método utilizado en el presente artículo. Nuestros resultados muestran que: i) la metodología utilizada estima apropiadamente nuestras dos medidas de riesgo; ii) el modelo GARCH-DPG entrega mejores resultados que los modelos GARCH-Normal y GARCH-t-Student. Nuestros resultados se limitan a estimaciones de medidas de riesgo a un día. Hasta donde sabemos, nuestros resultados sobre el Expected Shortfall son los primeros de su clase para series mexicanas. Concluimos que el estudio alcanzó sus objetivos y existen importantes áreas de oportunidad para estudios posteriores.

Palabras llave : Análisis de riesgos; Valor en riesgo; Pronóstico de volatilidad; GARCH; Teoría de valores extremos; Riesgo de mercado; Déficit esperado.

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