Medidas de riesgo y regresión cuantílica para los precios de gasolina en el mercado internacional 
Autor: Claudia Isabel González Flores
Año: 2021
Carrera: Actuaría

El tema que se desarrolla en este trabajo surge de la importancia que tienen las métricas de riesgos para una empresa. En particular, éstas son desarrrolladas y calculadasdentro de su propia área de administración de riesgos. Su importancia radica en el riesgo de mercado al que esta expuesta una empresa debido a su actividad comercial, ya queeste incide directamente en las pérdida potenciales que pueda tener los ingresos del negocio. Para este trabajo, se utiliza como contexto a una empresa comercializadora de productos petrolíferos, en particular de Gasolina, donde es de suma importancia el tener métricascomo el Valor en Riesgo (Value at Risk, po sus siglas en inglés), para medir, controlar y monitorar el riesgo de mercado al que se esta expuesto en el mercado internacional de gasolinas. El VaR es una de las métricas más antiguas en la administración de riesgos, data de1988 con la firma del acuerdo de Basilea dirigido a la actividad bancaria donde se regula lacapacidad de absorción de pérdidas y de protección ante quiebra. El Valor en Riesgo, (VaR), es la probabilidad de se exceda una pérdida de precios demercado, de una cartera o portafolio, para un horizonte de tiempo determinado. Por otro lado, la regresión cuantílica, que fue introducida por Koenker y Basset (1978)se ajusta de manera adeacuada a la estimación del VaR ya que esta medida de riesgo esun percentil. Koenker y Zhao (1996) extendieron la regresión cuantílica a modelos lineales ARCH y estimaron cuantiles condicionales mediante una regresión cuantílica. En este trabajo se estudian cinco metodologías para calcular el VaR a un nivel de confianza del 95 %, es decir, se estimará el percentil al 5 % de la distribución de rendimientospara dos series de precios. La primer serie corresponde a los precios de la Gasolina Regular y la segunda seriecorresponde a los precios del Futuro RBOB Nymex. La estrategia comercial considera la venta de gasolina regular y la compra de Instrumentos Financieros Derivados como cobertura. Se utiliza para este efecto el contrato de futurode gasolina RBOB comercializado en el New York Mercantil Exchenge, (Nymex por sussiglas en inglés), el cual es el contrato más líquido de gasolina y altamente correlacionadocon el producto que se esta vendiendo. El contrato de futuro es un instrumento financiero de cobertura que sirve para mitigar elriesgo de mercado al que esta expuesto el precio de la gasolina. Los riesgos de mercado sonaquellas pérdidas ocasionadas por movimientos adversos en los porductos comercializadosy que inciden en los resultados de pérdida y ganacias (P&L por sus siglas en inglés) de laempresa. Para el cálculo del VaR se desarrolla a lo largo de este trabajo la metodología de regresión cuantílica. Esta metodología tiene una aplicación importante en el calculo del VaRdebido a que éste se refiere a la estimación de un percetil, en este caso del 5 %, y se contrasta con el resto de las metodologías de estimación las cuales estan enfocadas en la media condicional de la distribución. La regresion cuantílica presenta varias ventajas al estimar cuantiles en particulas paraaquellas distribuciones que no tienen una distribución normal, es decir, aquellas distribuciones con colas pesadas y asimétricas. Las series con las que se realizó este trabajo tienen asimetría negative y con alta curtosispor lo que se contrastarán los beneficios de usar modelos de estimación cuantílica contra modelos clásicos de estimación a la media condicional y que además suponen normalidaden la distribución de los rendimientos. Con este trabajo se ofrece una vision más completa de estimación del VaR, utilizando modelos de regresión cuantílica ya que éstos nos permiten reflejar el comportamiento de lascovariables en la ubicación, escala y asimetía de la distribución para la variable de respuesta. Actualmente existe variedad de software estadísticos para la regresión cuantílica. Estetrabajo se realizó con R bajo el paquete “quantreg”.