Regresión cuantílica dinámica para la medición del valor en riesgo: Una aplicación a datos colombianos

En este documento se estima el valor en riesgo (VaR) utilizando métodos semiparamétricos basados en regresión cuantílica lineal y no lineal. En particular, se usan varias especificaciones de la familia de modelos CAViaR. Estos modelos permiten capturar hechos estilizados de las series financieras y evitan imponer supuestos relacionados con la distribución de los activos financieros. Adicionalmente, estas metodologías son comparadas con técnicas de VaR tradicionales para la tasa de cambio representativa del mercado, un índice de precios de bonos de deuda pública, y el índice de la bolsa de valores de Colombia, durante el periodo comprendido entre diciembre de 2007 y noviembre de 2015 . En general, se encontró que las medidas de riesgo de mercado bajo estas metodologías tienen un mejor desempeno respecto a las tradicionales. ***** This document contains the results for the estimation of Value at Risk (VaR) based on linear and non-linear quantile regression techniques. In particular, several CAViaR (conditional autoregressive value at risk) models are implemented for this purpose. These models can replicate the empirical properties of asset returns without requiring distributional assumptions. In addition, these methods are compared with traditional VaR techniques for the Colombian peso exchange rate, a public debt market price index, and the Colombian stock price index, during the periods of December 2007 and November 2015. In general, the quantile regression-based techniques show a good performance with respect to the traditional models.