Market risck in var framewokmethodology, applications and dynamics

  1. TAMAZIAN SHAMAGIAN, ARTUR
Dirixida por:
  1. José Antonio Redondo López Director
  2. Juan Piñeiro Chousa Co-director

Universidade de defensa: Universidade de Santiago de Compostela

Fecha de defensa: 04 de xullo de 2008

Tribunal:
  1. Haider Khan Presidente/a
  2. Manuel Castro Cotón Secretario
  3. João Veríssimo Lisboa Vogal
  4. Jerome Caby Vogal
  5. Arturo Rodríguez Castellanos Vogal
Departamento:
  1. Departamento de Economía Financeira e Contabilidade

Tipo: Tese

Teseo: 281408 DIALNET

Resumo

La marcada tendencia a la globalización que ha experimentado la economía mundial en los últimos años ha generado cambios de suma importancia en los sistemas financieros. Esta transformación se ha venido manifestando a través de la mayor movilidad de los recursos financieros, el incremento en la volatilidad de los mismos y la creciente diversificación de instrumentos financieros. Como consecuencia de estos cambios, los sectores que participan en el sistema financiero han experimentado una mayor exposición ante los riesgos generados por el mercado de capital. En particular, la transformación experimentada por el sistema financiero ha ocasionado que las compañías se encuentren expuestas a diferentes tipos de riesgos que pueden afectar sus operaciones y resultados. El conocer estos riesgos así como el contar con elementos que permitan evaluar el posible impacto que pueden causar a la empresa es indispensable para prevenirlos o bien para tomar las medidas adecuadas para minimizar las pérdidas potenciales. Así, uno de los objetivos de esta tesis doctoral es el estudio de las interrelaciones existentes en la competitividad de las empresas que operan en la Unión Económica Monetaria, relacionadas con el aumento observado del riesgo de mercado, denominado Value at Risk (VaR), intermediado por las posibles turbulencias en los mercados cambiarios. Como conclusiones del primer objetivo planteado de nuestra tesis doctoral cabe destacar que, los mercados bursátiles de la mayoría de los países miembros de la UME han registrado un aumento del riesgo de mercado después de la introducción del euro. Asimismo, demostramos que las fluctuaciones en los tipos de cambio afectan al riesgo de mercado causando cambios en los flujos de comercio internacional de los países a través del análisis de nuestra proxy para la competitividad internacional de las economías nacionales. Además, se observa que la introducción de la divisa común sincroniza el efecto de las variaciones en los tipos de cambio en la competitividad de todos los países miembros de la UME. De este modo, el aumento o reducción de los tipos de cambio €/USD tiene un efecto similar (positivo o negativo) en la competitividad internacional de todos los países bajo consideración. Finalmente, el estudio empírico también muestra que debido a la integración económica de los países europeos, los cambios en la Competitividad Conjunta, son más significativos para explicar el riesgo de mercado en los diferentes países que los cambios en los niveles de Competitividad Individual. Dada la importancia del VaR en el contexto de la competitividad europea y su problemática de estimación, resulta inevitable preguntarse la eficiencia y eficacia del modelo de estimación del riesgo de mercado. Así, a través de la modelización de las duraciones condicionales entre cada evento, donde la rentabilidad negativa de una cartera supera el VaR calculado (lo denominamos como shocks), se propone un modelo alternativo de predicción de varianza condicional autoregresiva. Hemos demostrado como el modelo propuesto GARCH-SEF - para la estimación de varianza condicional mejora los resultados estimados mediante el modelo convencional de GARCH(1,1) en el contexto de VaR. La estimación de la varianza se ha realizado sobre el índice DJIA abarca el período desde el 1962 al 2004. Para la estimación de la varianza hemos considerado tres distribuciones diferentes (normal, t-Student, GED). También realizamos la estimación mediante el modelo propuesto por JP Morgan (RiskMetricsTM). En todos los casos el modelo propuesto mejora sensiblemente los resultados obtenidos mediante el GARCH(1,1) convencional. Las comprobaciones se han realizado mediante la técnica de backtesting de Kupiec (1995) y de acuerdo con la propuesta del Comité de Basilea.