Estimación del valor en riesgo condicional a través de modelos Garch en mercados emergentes 
Autor: Martín Camarena Cristian
Año: 2018
Carrera: Actuaría

Derivado de la evolución en los mercados financieros y el surgimiento de instrumentosde inversión más complejos, en los últimos años, una de las tareas que ha tomado mayorrelevancia dentro del proceso de administración del riesgo es encontrar e implementar medidas cada vez más precisas, con el fin de obtener mayores rendimientos a un nivel de riesgoracional. Es así que el comportamiento de las volatilidades de los rendimientos de la granvariedad de activos disponibles en el mercado ha propiciado el desarrollo y aplicación demetodologías de medición de riesgo mucho más sofisticadas. Ejemplo de esto son las basadasen supuestos derivados de la teoría de cópulas, el uso de modelosARCH−GARCHo biende funciones de distorsión de riesgo. Dada su sencilla interpretación el Valor en Riesgo (VaR, cuyas siglas provienen del inglésValue at Risk) destaca de entre todas las demás medidas de riesgo, situándose comola herramienta más reconocida y de mayor uso por las entidades y reguladores financieros. Sin embargo, su cálculo puede llegar a ser demasiado complicado dependiendo de la metodología y los supuestos seleccionados para su estimación. No obstante, la aplicación del VaR presenta muchas más limitaciones que ventajas en elejercicio diario. La primera de ellas radica en su aplicación en escenarios donde se observaalta volatilidad de los precios de los activos, situación donde resulta bastante imprecisa ypoco confiable. Cabe señalar que los escenarios que poseen las características previamentemencionadas responderán al término de “mercados emergentes”. Adicionalmente, se observará que, a partir de la definición de VaR que se dará en este trabajo, esta medida noproporciona información acerca de las pérdidas que le exceden. En consecuencia, para contrarrestar las deficiencias del VaR se desarrolló y constituyóuna medida capaz de cuantificar el promedio de las cantidades que se pueden encontrar enlas colas de la distribución de rendimientos y se le dio el nombre de Valor en Riesgo Condicional (CVaR proveniente del término en inglésConditional Value at Risk). Las propiedadesasociadas a esta medida se observan ideales para el estudio del riesgo de las inversiones. Sinembargo, para poder estimarla necesariamente debe calcularse el valor del VaR, o lo que eslo mismo, sin un consistente cálculo del VaR se puede inferir que la estimación del CVaR resultará endeble. La solución es simple, establecer un procedimiento de cómputo del VaR que considerelas características inherentes de la cartera de estudio bajo escenarios volátiles. El problemaconsta en seleccionar los supuestos y el método de estimación del riesgo indicado de entrelas distintas opciones disponibles para ello. Bajo este contexto, esta tesis tiene el firme propósito de exponer las características y propiedades del VaR y CVaR mostrando, a través de un análisis descriptivo y comparativo, laefectividad de la adopción deModelos Generalizados Autorregresivos con HeterocedasticidadCondicionada(GARCH) preferentemente sobre algunos de los métodos de estimación delriesgo de mayor reconocimiento y popularidad internacional como son el método de simulación histórica, de simulación Monte Carlo y el método DeltaNormal. Es necesario mencionar que el estudio se basa en el uso de tasas de rendimientos deinstrumentos accionarios comprendidos del periodo de 2012 a 2016, del mercado financieromexicano, excelente representante del conjunto de países emergentes en la actualidad.