IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/b/col/000509/015705.html

Derivados financieros

Author

Listed:
  • Diego Jara Pinzón

Abstract

Estas notas desarrollan el tema de valoración de derivados como apoyo para el curso RIESGO Y VALORACIÓN DE DERIVADOS de la Maestría de Economía, el cual he dictado por un punado de anos en la Universidad de los Andes. El recorrido comienza en el Capítulo 2 con una descripción de los productos derivados más comunes (y, casi por asociación, más simples): forwards, futuros, opciones call y opciones put. Se hace un énfasis especial en los productos ofrecidos en Colombia, reconociendo éste como el mercado referencia de los estudiantes del curso. En el Capítulo 3 se toca superficialmente el ambiente de las plataformas sobre las cuales se operan los derivados. Es en el Capítulo 4 en donde se establecen los elementos conceptuales para poder desarrollar la valoración de estos instrumentos de forma que se respeten ciertas reglas de juego. En particular, se axiomatiza el terreno de análisis con el supuesto de que no existen oportunidades de arbitraje, lo cual permitirá limitar el rango de acción del precio de los derivados. Sin embargo, hasta este punto no se habrá hecho alusión a la dinámica de evolución de los activos subyacentes; se observará que se puede hacer bastante sin un modelo, tal como valorar forwards, pero no se puede terminar la tarea: la valoración de opciones exige la definición de un modelo para la evolución del precio de activos subyacentes. El Capítulo 5 propone un paradigma, considerando inicialmente la mínima riqueza estocástica posible, que es ofrecida por el modelo binomial de un periodo. Este paso permitirá terminar la tarea de valorar opciones call y put, pero abrirá una caja de Pandora, al exigir modelos para poder valorar derivados. El resultado de esta valoración reflejará si el modelo adecuadamente refleja la realidad observada con posterioridad. Así, a pesar de que el modelo binomial permite establecer la metodología de valoración (en esencia, mediante la replicación de los flujos de caja de los derivados), prontamente se evidenciará la necesidad de producir modelos más sofisticados. Este mismo capítulo ofrece extensiones naturales, agregando periodos de tiempo y distintas ramificaciones del árbol. Hasta este punto se habrá mantenido una perspectiva discreta sobre la evolución de los precios de los activos subyacentes. El salto a modelos continuos exige una presentación de la teoría del Cálculo Estocástico, la cual se exhibe en el Capítulo 6. Considerando el objetivo que se traza en estas notas, se presentarán los puntos necesarios para continuar con el tema de valoración de derivados: Movimiento Browniano, Integral Estocástica, Lema de Ito, y Teorema de Girsanov. Con estas herramientas, el Capítulo 7 procede a analizar la dinámica de portafolios desde una perspectiva de tiempo continuo para, estableciendo modelos basados en el Movimiento Browniano para los activos básicos, proceder a resolver el problema de valoración de derivados. Nuevamente, la premisa de arranque será la ausencia de arbitraje en el mercado, y nuevamente la estrategia será construir portafolios replicantes. Finalmente, el Capítulo 8 introduce al lector al análisis de riesgos de productos derivados, enfocando la discusión en la definición y características de las griegas - variables que miden la sensibilidad del precio de un producto (o portafolio) al movimiento de variables subyacentes.

Suggested Citation

  • Diego Jara Pinzón, 2017. "Derivados financieros," Monografías, Quantil, number 15705, November.
  • Handle: RePEc:col:000509:015705
    as

    Download full text from publisher

    File URL: http://quantil.co/wp-content/uploads/2017/08/Derivados_agosto_2017.pdf
    Download Restriction: no
    ---><---

    References listed on IDEAS

    as
    1. Christoffersen, Peter, 2011. "Elements of Financial Risk Management," Elsevier Monographs, Elsevier, edition 2, number 9780123744487.
    Full references (including those not matched with items on IDEAS)

    Most related items

    These are the items that most often cite the same works as this one and are cited by the same works as this one.
    1. Samit Paul & Madhusudan Karmakar, 2017. "Relative Efficiency of Component GARCH-EVT Approach in Managing Intraday Market Risk," Multinational Finance Journal, Multinational Finance Journal, vol. 21(4), pages 247-283, December.
    2. Sotirios Bersimis & Stavros Degiannakis & Dimitrios Georgakellos, 2017. "Real-time monitoring of carbon monoxide using value-at-risk measure and control charting," Journal of Applied Statistics, Taylor & Francis Journals, vol. 44(1), pages 89-108, January.
    3. Christian Francq & Lajos Horváth & Jean-Michel Zakoïan, 2016. "Variance Targeting Estimation of Multivariate GARCH Models," Journal of Financial Econometrics, Oxford University Press, vol. 14(2), pages 353-382.
    4. Torben G. Andersen & Tim Bollerslev & Peter Christoffersen & Francis X. Diebold, 2007. "Practical Volatility and Correlation Modeling for Financial Market Risk Management," NBER Chapters, in: The Risks of Financial Institutions, pages 513-544, National Bureau of Economic Research, Inc.
    5. repec:hal:journl:hal-00921283 is not listed on IDEAS
    6. Alexander, Gordon J. & Baptista, Alexandre M. & Yan, Shu, 2012. "When more is less: Using multiple constraints to reduce tail risk," Journal of Banking & Finance, Elsevier, vol. 36(10), pages 2693-2716.
    7. Dai, Yingtong & Harris, Richard D.F., 2023. "Average tail risk and aggregate stock returns," Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, Elsevier, vol. 82(C).
    8. Francq, Christian & Zakoïan, Jean-Michel, 2020. "Virtual Historical Simulation for estimating the conditional VaR of large portfolios," Journal of Econometrics, Elsevier, vol. 217(2), pages 356-380.
    9. Christian Gabriel & Christian Lau, 2014. "On the distribution of government bond returns: evidence from the EMU," Financial Markets and Portfolio Management, Springer;Swiss Society for Financial Market Research, vol. 28(2), pages 181-203, May.
    10. Natalia Nolde & Johanna F. Ziegel, 2016. "Elicitability and backtesting: Perspectives for banking regulation," Papers 1608.05498, arXiv.org, revised Feb 2017.
    11. Rene M. Stulz, 2016. "Risk management, governance, culture, and risk taking in banks," Economic Policy Review, Federal Reserve Bank of New York, issue Aug, pages 43-60.
    12. Toker Doganoglu & Christoph Hartz & Stefan Mittnik, 2007. "Portfolio optimization when risk factors are conditionally varying and heavy tailed," Computational Economics, Springer;Society for Computational Economics, vol. 29(3), pages 333-354, May.
    13. Lönnbark, Carl, 2013. "On the role of the estimation error in prediction of expected shortfall," Journal of Banking & Finance, Elsevier, vol. 37(3), pages 847-853.
    14. Timotheos Angelidis & Alexandros Benos & Stavros Degiannakis, 2007. "A robust VaR model under different time periods and weighting schemes," Review of Quantitative Finance and Accounting, Springer, vol. 28(2), pages 187-201, February.
    15. Carlos León, 2014. "Scale-free tails in Colombian financial indexes: A primer," Borradores de Economia 812, Banco de la Republica de Colombia.
    16. Petra Posedel, 2006. "Analysis of the Exchange Rate and Pricing Foreign Currency Options on the Croatian Market: the NGARCH Model as an Alternative to the Black-Scholes Model," Financial Theory and Practice, Institute of Public Finance, vol. 30(4), pages 347-368.
    17. Xuehai Zhang, 2019. "Value at Risk and Expected Shortfall under General Semi-parametric GARCH models," Working Papers CIE 123, Paderborn University, CIE Center for International Economics.
    18. Bernardo León & Andrés Mora, 2011. "CDS: relación con índices accionarios y medida de riesgo," Revista ESPE - Ensayos sobre Política Económica, Banco de la Republica de Colombia, vol. 29(64), pages 178-211, July.
    19. Christos Agiakloglou & Charalampos Agiropoulos, 2011. "The sensitivity of Value-at-Risk estimates using Monte Carlo approach," SPOUDAI Journal of Economics and Business, SPOUDAI Journal of Economics and Business, University of Piraeus, vol. 61(1-2), pages 7-12, January -.
    20. Ophélie Couperier & Jérémy Leymarie, 2020. "Backtesting Expected Shortfall via Multi-Quantile Regression," Working Papers halshs-01909375, HAL.
    21. Timotheos Angelidis & George Skiadopoulos, 2008. "Measuring The Market Risk Of Freight Rates: A Value-At-Risk Approach," International Journal of Theoretical and Applied Finance (IJTAF), World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., vol. 11(05), pages 447-469.

    More about this item

    Keywords

    ;

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:col:000509:015705. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    If CitEc recognized a bibliographic reference but did not link an item in RePEc to it, you can help with this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Administrador (email available below). General contact details of provider: .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.