Estimaciones de riesgo ajustadas por distribución: una aplicación para portafolios de inversión integrados por activos nacionales.

Resumen

Pese a todos los efectos económicos que el virus SARS-CoV-2 (COVID-19) ha dejado en las economías del mundo, los mercados financieros han funcionado bajo condiciones de adaptación mediática que permiten a los inversionistas seguir evaluando oportunidades para diversificar y optimizar sus carteras. El presente trabajo se concentra en el ajuste de distribución sobre los parámetros de la varianza de series financieras que conforman un portafolio de inversión mostrando estimadores consistentes y eficientes sobre el comportamiento y pronóstico de la volatilidad utilizando modelos paramétricos GARCH (Generalized Autoregressive Heteroskedasticity), y no paramétricos como la volatilidad histórica y el modelo EWMA (Exponentially Weighted Moving Average). Los resultados obtenidos muestran que los métodos no paramétricos sobreestiman los niveles de volatilidad en comparación con los modelos de volatilidad condicional al verificar el análisis retrospectivo basado en los enfoques de Valor en Riesgo (VaR) y su versión condicional (CVaR) durante el periodo prepandemia y postpandemia.

DOI: https://doi.org/10.24275/uam/azc/dcsh/efr/2021v11n2/Reyes