Resumen

Se estudia una medida de riesgo comúnmente utilizada en la gestión del riesgo financiero, a saber, el Valor en Riesgo (VaR). En particular, se encuentra un pronóstico de VaR para procesos heterocedásticos de manera que su probabilidad de cobertura (condicional) esté cerca de la nominal. Para ello, prestamos atención al efecto de la variabilidad del estimador, como el sesgo asintótico y el error cuadrático medio. Se lleva a cabo un análisis numérico para ilustrar este cálculo para el modelo de Heterocedasticidad Condicional Autoregresiva (ARCH), un modelo de tipo de volatilidad observable. En comparación, encontramos el VaR para el modelo de volatilidad latente, es decir, el modelo Autoregresivo de Volatilidad Estocástica (SVAR). Se encuentra que el efecto de la variabilidad del estimador es significativo para obtener un pronóstico de VaR con una mejor cobertura. Además, es posible que solo podamos evaluar la probabilidad de cobertura incondicional para el pronóstico

• Materias:Gestión de riesgos Pronóstico de la covolatilidad Modelo de crecimiento Estimación de la media Función de error
• Subjects:Risk management Covolatility forecasting Growth model Mean estimation Error function
• Palabras claves:Medida de riesgo; Valor en riesgo; Gestión del riesgo financiero; Procesos heterocedásticos; Variabilidad del estimador; Modelo de volatilidad
• Keywords:Risk measure; Value-at-risk; Financial risk management; Heteroscedastic processes; Estimator variability; Volatility model