An estimation of Value at Risk using GARCH models: an application to the Argentine stock market

Estimación del Valor a Riesgo del mercado accionario argentino mediante modelos GARCH

dc.contributoren-US
dc.contributores-ES
dc.creatorSegovia, Martín; Universidad de Buenos Aires (UBA)
dc.creatorFavata, Federico; Universidad Nacional de San Martin (UNSAM) Universidad Argentina de la Empresa (UADE)
dc.date2022-12-20
dc.date.accessioned2023-06-15T22:12:30Z
dc.date.available2023-06-15T22:12:30Z
dc.identifierhttps://revistas.unne.edu.ar/index.php/rfce/article/view/6286
dc.identifier10.30972/rfce.2926286
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6667757
dc.descriptionThe Value at Risk (VaR) represents the maximum probable loss that an asset may experience in a given time horizon and with a given confidence level. This paper attempts to estimate the most appropriate model to measure the risk of the Argentinean stock market, using the daily series of the S&P Merval index. For this purpose, a parametric VaR model was proposed through GARCH (1,1), GJR-GARCH(1,1) and E-GARCH(1,1) conditional variances together with normal, student's t and skewed student's t distributions. Through backtesting, the suitability of each model was determined. Finally, the most appropriate model for risk management of the Argentine stock market is the parametric VaR with an E-GARCH (1,1) model with student's t distribution.en-US
dc.descriptionEl Valor a Riesgo (VaR) representa la máxima pérdida probable que puede experimentar un activo en un determinado horizonte de tiempo y con un determinado nivel de confianza. Este trabajo intenta estimar el modelo más adecuado para medir el riesgo del mercado accionario argentino, utilizando la serie diaria del índice S&P Merval. Para eso, se planteó un modelo de VaR paramétrico a través de varianzas condicionales GARCH (1,1), GJR-GARCH (1,1) y E-GARCH (1,1) en conjunto con las distribuciones normal, t de student y t de student sesgada. A través del backtesting se determinó la aptitud de cada modelo. Finalmente, el modelo más apropiado para la gestión del riesgo del mercado accionario argentino es el VaR paramétrico con un modelo E-GARCH (1,1) bajo distribución t de student.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherFacultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional del Nordeste - UNNEes-ES
dc.relationhttps://revistas.unne.edu.ar/index.php/rfce/article/view/6286/5988
dc.rightsCopyright (c) 2022 Revista de la Facultad de Ciencias Económicases-ES
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0es-ES
dc.sourceRevista de la Facultad de Ciencias Económicas; Vol. 29, Núm. 2 (2022); 7-27es-ES
dc.source1668-6357
dc.source1668-6365
dc.subjectFinancial markets0
dc.subjectValue at risk0
dc.subjectGARCH models0
dc.subjectMercados financieros0
dc.subjectValor al riesgo0
dc.subjectModelos GARCH0
dc.titleAn estimation of Value at Risk using GARCH models: an application to the Argentine stock marketen-US
dc.titleEstimación del Valor a Riesgo del mercado accionario argentino mediante modelos GARCHes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typees-ES


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