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Expectil como medida de riesgo alterna al VaR y al Expected Shortfall (Una aplicación sobre factores de riesgo)

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dc.contributor.advisorCastro, Carlos
dc.creatorTorres Rivera, Jean Carlos Arturo
dc.creator.degreeMagíster en Finanzas Cuantitativasspa
dc.creator.degreetypeFull timespa
dc.date.accessioned2019-02-27T17:18:51Z
dc.date.available2019-02-27T17:18:51Z
dc.date.created2019-01-31
dc.date.issued2019
dc.descriptionEn el presente trabajo se estudia la medida basada en Expectiles (EVaR) propuesta por Kuan et al (2009) como alternativa frente a las medidas de riesgo Value at risk y Expected Shortfall. Se modela el EVaR bajo dos enfoques: Modelos Paramétricos y Semiparamétricos, utilizando la medida de riesgo basada en cuantiles como modelo de referencia en la estimación de la exposición de riesgo de las diferentes series de tiempo univariadas (COLCAP, TRM y S&P 500). A su vez se utiliza la función de perdida sugerida por Bellini y Di Bernardino (2015) con el fin de comparar el desempeño de los diferentes modelos aplicados en el ejercicio empírico. El estudio sugiere a la medida de riesgo basadas en Expectiles como una posible propuesta dentro de las medidas de riesgo convencionales.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.48713/10336_19148
dc.identifier.urihttp://repository.urosario.edu.co/handle/10336/19148
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Rosariospa
dc.publisher.departmentFacultad de Economíaspa
dc.publisher.programMaestría en Finanzas Cuantitativasspa
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.licenciaEL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realizó sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la universidad actúa como un tercero de buena fe. EL AUTOR, autoriza a LA UNIVERSIDAD DEL ROSARIO, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995 y demás normas generales sobre la materia, utilice y use la obra objeto de la presente autorización. -------------------------------------- POLITICA DE TRATAMIENTO DE DATOS PERSONALES. Declaro que autorizo previa y de forma informada el tratamiento de mis datos personales por parte de LA UNIVERSIDAD DEL ROSARIO para fines académicos y en aplicación de convenios con terceros o servicios conexos con actividades propias de la academia, con estricto cumplimiento de los principios de ley. Para el correcto ejercicio de mi derecho de habeas data cuento con la cuenta de correo habeasdata@urosario.edu.co, donde previa identificación podré solicitar la consulta, corrección y supresión de mis datos.spa
dc.source.bibliographicCitationBellini F., Di Bernardino E. (2015). Risk Management with Expectiles. The European Journal of Finance 23, 487-506.spa
dc.source.bibliographicCitationCimpean Larisa . (2017) . El uso de expectiles en la medicion del riesgo. Comparativa con el VaR y con el ES (Trabajo de Investigación). Universidad Complutense de Madrid, Universidad del País Vasco, Universidad de Valencia, Universidad de Castilla-La Mancha. España. URL: https://www.uv.es/bfc/TFM2017/6%20Larisa%20Cimpean.pdfspa
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dc.source.bibliographicCitationKuan C.M, Yeh J.H., Hsu Y.C. (2009). Assesing value at risk with CARE, the Conditional Autoregressive Expectile models. Journal of Econometrics 150, 261-270.spa
dc.source.bibliographicCitationKuan C.M, Yeh J.H., Hsu Y.C. (2009). Assesing value at risk with CARE, the Conditional Autoregressive Expectile models. Journal of Econometrics 150, 261-270.spa
dc.source.bibliographicCitationNewey W.K., Powell J.L. (1987). Asymmetric Least Squares Estimation and Testing. Econometrica 55, 819-847.spa
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dc.source.bibliographicCitationTrzpiot Grazyna (2018), Investment Risk Measurement Based on Qunatiles and Expectiles. Folia Oeconomica Acta Universitatis Lodziensis, 2018, 338(5), pp. 213-226spa
dc.source.bibliographicCitationXu, X., Mihoci, A., Härdle, W., 2015. lCARE - localizing Conditional AutoRegressive Expectiles, SFB 649 Discussion Paper No.2015-052.spa
dc.source.bibliographicCitationWaltrup, L., Sobotka, F., Kneib, T. and Kauermann, G. (2015) Expectile and quantile regression—David and Goliath? Statist. Modllng, 15, 433–456spa
dc.source.bibliographicCitationZiegel J.F. (2013). Coherence and elicitability. Mathematical Finance 26, 901-918. URL: (2013) https://arxiv.org/abs/1303.1690spa
dc.source.instnameinstname:Universidad del Rosariospa
dc.source.reponamereponame:Repositorio Institucional EdocURspa
dc.subjectExpectilesspa
dc.subjectFunción de perdidaspa
dc.subject.ddcEconomía financieraspa
dc.subject.lembRiesgo (Finanzas)spa
dc.subject.lembProbabilidadesspa
dc.titleExpectil como medida de riesgo alterna al VaR y al Expected Shortfall (Una aplicación sobre factores de riesgo)spa
dc.typemasterThesiseng
dc.type.documentAnálisis de casospa
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.spaTesis de maestríaspa
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