En este tema se define el concepto de riesgo, tanto desde el punto de vista etimológico
como desde el punto de vista financiero y se presentan los tipos de riesgos que enfrenta
una entidad financiera y sus fuentes. En segundo lugar, se define qué se entiende por
gestión de riesgos financieros. La gestión del riesgo conlleva tres fases: (i) identificación
de riesgo que afronta una organización (ii) cuantificación de los riesgos identificados y
(iii) control del riesgo. Por último, en este tema se presenta la volatilidad como medida
tradicional de riesgo y las medidas más utilizadas actualmente para su cuantificación.
Estas medidas son el valor en riesgo (VaR) y la pérdida media esperada (ES).

En este tema se analizan las características de los rendimientos financieros prestando
especial atención a las características de la volatilidad. Los rendimientos financieros se
caracterizan por: (i) ausencia de estructura regular dinámica en la media (ii) distribuciones
leptocúrticas o exceso de curtosis (iii) suelen ser simétricas, aunque los rendimientos de
la bolsa muestran en muchos casos un exceso de asimetría distintos de cero. (iv)
agrupamiento temporal en volatilidad (v) persistencia en volatilidad y (vi) efecto
apalancamiento.
 

En este tema se presentan algunos modelos sencillos desarrollados en la literatura para
estimar la volatilidad. En este grupo se encuentran: (i) el modelo de medias móviles
equiponderadas también llamada Volatilidad histórica (VH) (ii) el modelo de Fama y
(iii) el modelo de medias móviles ponderadas exponencialmente (EWMA).

En el cuarto tema se revisan los modelos Autorregresivos Condicionales Heterocedásticos
(ARCH). En este grupo veremos el modelo GARCH, EGARCH, APARCH, JGRGARCH
y el modelo IGARCH. En este capítulo se revisa también el método de
estimación de esos modelos (máxima verosimilitud) y se presentan los procedimientos
utilizados para detectar la presencia de efectos ARCH en los datos

En este tema se define formalmente las medidas VaR y se revisan los modelos más
simples desarrollados para calcular dicha medida. Estos modelos son tres: (i) el modelo
paramétrico o también llamado método de varianzas y covarianzas (ii) el método de
simulación histórica y (iii) el método de Monte Carlo. Para cada uno de esos métodos se
presentan sus fortalezas y debilidades.

Una de las debilidades del método paramétrico estándar tiene que ver con el supuesto de
normalidad. La distribución empírica de los rendimientos financieros se caracteriza por
ser asimétrica y presentar colas más anchas que la normal. Ello significa que la utilización
de la normal (Gausiana) nos llevará a infra estimar el riesgo. En este tema se revisan
algunas distribuciones no Gaussianas utilizadas para la estimación del VaR.

En este tema se presenta la teoría de valores extremos. Esta teoría se centra en la
distribución límite de los rendimientos extremos de una determinada muestra la cual es
independiente de la distribución de los rendimientos en sí mismos. Esta teoría tiene
multitud de aplicaciones en diversos campos de la ciencia, entre ellos el ámbito
financiero. En este tema veremos una aplicación de esta teoría al cálculo del VaR y ES,
tanto en su versión condicional como incondicional.

En este tema se presenta la teoría de valores extremos. Esta teoría se centra en la
distribución límite de los rendimientos extremos de una determinada muestra la cual es
independiente de la distribución de los rendimientos en sí mismos. Esta teoría tiene
multitud de aplicaciones en diversos campos de la ciencia, entre ellos el ámbito
financiero. En este tema veremos una aplicación de esta teoría al cálculo del VaR y ES,
tanto en su versión condicional como incondicional.
Tema 9 Pérdida media esperada (ES)

El Comité de Supervisión Bancaria (BIS) de Basilea ha elegido recientemente la pérdida
media esperada (ES) como medida de riesgo de mercado para fines de regulación en
banca, reemplazando con ello a la medida VaR. Este cambio está motivado por las
propiedades superiores que presenta esta medida frente al VaR como una medida de
riesgo de mercado, ya que la pérdida media esperada se basa en información contenida
en toda la cola de la distribución de los rendimientos. En este tema se revisan los
principales métodos desarrollados para estimar la pérdida media esperada (ES).

El proceso de evaluación utilizado para comprobar la idoneidad de una medida de riesgo
es lo que se conoce como backtesting. Este concepto hace referencia al conjunto de
técnicas estadísticas que permiten verificar la bondad de las estimaciones obtenidas, y
además permite elegir el modelo óptimo entre diferentes estimaciones alternativas. En
este tema se revisan ambos, los procedimientos de backtesting desarrollados para evaluar
la precisión de las estimaciones VaR y los test estadísticos desarrollados para evaluar la
precisión de la pérdida esperada en la cola de la distribución (ES).

Las entidades financieras calculan el riesgo de su cartera global como la suma del riesgo
asociado a las distintas sub-carteras que la componen. Al hacer esto se está suponiendo
que hay una correlación perfecta entre todos los mercados. Aunque es cierto que esta
correlación es elevada, especialmente en momentos de crisis, dista mucho de ser perfecta,
por lo que dicho supuesto llevará a las entidades a sobre estimar el riesgo. Una forma
alternativa de agregar riesgos relajando ese supuesto es a través del uso de cópulas. En
este tema se define qué es una cópula y se revisan las copulas más utilizadas en finanzas.