Regresión cuantil aplicada a la estimación del Valor de Riesgo. Una aplicación al mercado español

Ortega Palacios, Inés
Salvador Figueras, Manuel (dir.) ; Alcalá Nalvaiz, José Tomás (dir.)

Universidad de Zaragoza, CIEN, 2018
Departamento de Métodos Estadísticos, Área de Estadística e Investigación Operativa

Máster Universitario en Modelización e Investigación Matemática, Estadística y Computación

Resumen: En este trabajo se realiza en primer lugar una presentación del concepto del Valor de Riesgo. Seguidamente, se presentan modelos clásicos para la estimación del Valor de Riesgo: Histórico, Delta, GARCH y distribuciones de Valores Extremos. Después, se introduce el concepto de regresión cuantil y se explican los principales resultados de esta teoría y estimaciones de parámetros. Se presenta el modelo CAViaR de estimación del Valor de Riesgo utilizando métodos de regresión cuantil. Finalmente, se aplican estos modelos a series económicas de retornos de tres empresas pertenecientes al IBEX 35 y el cambio de divisa Euro-Dolar. El software estadístico especializado, R, es el programa utilizado para estimar el Valor de Riesgo temporal en cada una de las series.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Master