El uso de la volatilidad implícita en el modelado de la varianza condicional puede mejorar la predicción de la volatilidad y la estimación del var y cvar

Este trabajo tiene como objetivo incorporar el índice S&P/BMV IPC VIX en la ecuación de la varianza de los modelos GARCH, EGARCH, FIGARCH y FIEGARCH, con el fin de mejorar la predicción de la vo-latilidad condicional y estimación del var y cvar para las posiciones corta y larga en el mercado accionario de la Bolsa mexicana de Valores. Los resultados de la prueba estadística pps muestran que el índice s&p/bmv ipc vix proporciona información adicional para mejorar la predicción de la vola-tilidad condicional, pero su valor económico es mínimo. Los resultados del backtesting revelan que las medidas var-fiegarchvix, var -egarchvix, cvar-figarchvix y cvar-garchvix presentan el mejor desempeño para la estimación correcta del riesgo en los niveles de confianza convenciona-les para ambas posiciones. aunque la superioridad del modelo figarch es evidente para estimar el cvar de la posición corta. Los hallazgos tienen importantes implicaciones para la administración de riesgos y regulación financiera.