Valor en riesgo para Ibovespa: un análisis utilizando modelos de memoria larga

Value-at-Risk for Ibovespa: an analysis using long memory models

Este estudio propone un análisis comparativo de diez modelos de volatilidad para el cálculo del Valor en Riesgo (VaR) de la cartera teórica del Ibovespa, considerando la presencia de memoria larga en la serie temporal de sus rendimientos diarios. Para ello, se utilizaron datos del período comprendido entre el 4 de enero de 2000 y el 28 de diciembre de 2007. Los resultados mostraron que los modelos que capturan el efecto de la memoria larga en la volatilidad condicional de los rendimientos del Ibovespa, especialmente el medido por el modelo FIGARCH (1,d,1), son los que mejor se comportan para el cálculo del Valor en Riesgo, en comparación con algunos modelos tradicionales, como el Riskmetrics.

1. INTRODUCCIÓN

​En la segunda mitad de 2008, el mundo vivió una época turbulenta en el mercado financiero internacional. Lo que sólo era una posibilidad de crisis se convirtió en un fenómeno real. Más de diez años después del desastre del Barings Bank en 1995, las grandes corporaciones financieras de todo el mundo se vieron sumidas en el caos con esta crisis. Los problemas con los préstamos inmobiliarios a familias de bajos ingresos, el llamado mercado subprime, hicieron que grandes instituciones como Merrill Lynch, Lehman Brothers, Citibank, UBS y AIG perdieran decenas de miles de millones de dólares en pocos meses.

Las grandes catástrofes financieras suelen producirse por falta de una supervisión adecuada de las operaciones financieras. En tales escenarios, la gestión de riesgos cobra fuerza en las instituciones financieras y el establecimiento de mecanismos de protección y gestión se convierte no sólo en un arma importante contra las fluctuaciones de los precios de los activos invertidos, sino también en una herramienta de análisis de las inversiones. Así, la utilización de técnicas que evalúen y midan todas las fuentes de riesgo de una cartera de inversión permite al gestor mantener un mayor control sobre dónde invertir sus fondos, dado un riesgo previamente deseado. Un buen gestor de riesgos no es el que elimina todos los riesgos, sino el que dispone de los recursos necesarios para gestionarlos de forma racional y eficaz.

El grupo J. P. Morgan fue el primero en desarrollar herramientas de gestión del riesgo. En 1994 lanzó el modelo Riskmetrics para medir el riesgo de mercado de una inversión. Best (1998) conceitua o risco de mercado como o risco de perda resultante de uma variação do valor dos bens transacionáveis. Best (1998) conceptualiza el riesgo de mercado como el riesgo de pérdida resultante de una variación en el valor de los bienes comerciables. ​