dc.contributorDr. Arturo Lorenzo Váldes
dc.contributorDr. José Antonio Núñez Mora
dc.contributorDr. Igor Patricio Rivera González
dc.creatorRamírez Ramírez, Pedro A.
dc.date2015-08-17T11:37:41Z
dc.date2015-08-17T11:37:41Z
dc.date2008-02-01
dc.date.accessioned2018-03-16T18:27:42Z
dc.date.available2018-03-16T18:27:42Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11285/572665
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1211661
dc.descriptionUna de las aplicaciones más importantes dentro de la medición y control de riesgos financieros se refiere al cálculo del Valor en Riesgo y su resultado va a depender de la volatilidad, puesto que a través de ella se pueden medir los cambios en los rendimientos de un portafolio de inversión, por eso es que día a día se tratan de encontrar nuevos modelos que pronostiquen esta volatilidad, tratando de lograr una estimación más precisa; sin embargo estos modelos son cada vez más complejos y muchos de ellos no van a tener solución analítica, debido a esto es que es importante implementar nuevas metodologías que sirvan para aproximarlos, en donde se ocupe menor tiempo computacional y se pueda tener igual o mayor exactitud que con las metodologías usadas actualmente. En este trabajo se incorporó la metodología de Cadenas de Markov y Simulación Monte Carlo para la estimación de la volatilidad a partir del modelo de volatilidad estocástica en tiempo continuo de Hull y White; con la estimación de volatilidad realizada, se calculó el VaR para un portafolio compuesto por acciones que forman parte del índice de Precios y Cotizaciones del mercado accionario mexicano y se compararon los resultados con los modelos clásicos en finanzas y con los calculados a partir de modelos econométricos discretos. De acuerdo a los resultados, el modelo Hull y White usando MCMC y de acuerdo a los criterios de Kupiec y del Banco Internacional de Pagos, los modelos no son rechazados al 99% de confianza y se encuentran en la “zona verde” de la clasificación de Basilea, lo que significa que es un modelo preciso y no necesita calibración alguna, por lo cual para el periodo de tiempo estudiado puede usarse de forma indistinta a los modelos clásicos en finanzas.
dc.languagespa
dc.publisherInstituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey
dc.rightsOpen Access
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectCálculo del Valor en Riesgo
dc.subjectModelo de Cadena Markov
dc.subjectSimulación Monte Carlo
dc.subjectFinanzas
dc.subjectNegocios y Economía / Business & Economics
dc.titleCálculo del Valor en Riesgo con el Modelo de Cadenas de Markov con Simulación Monte Carlo-Edición Única
dc.typeTesis


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