Patrones de fluctuación de la curva de rendimientos en Argentina

Con datos históricos previos al default correspondientes a bonos colocados en el mercado local (Letes y Bontes) y en el internacional (bonos Globales), se emplea la técnica de componentes principales para analizar los desplazamientos de la curva de rendimientos en el mercado de bonos. Se concluye que en la mayoría de los casos aproximadamente un 75% del movimiento de la curva queda explicado por desplazamientos paralelos, un 10% adicional por cambios de pendiente, siendo por construcción estos movimientos independientes entre sí. También se estudia la aplicabilidad de las técnicas desarrolladas en este documento a las diversas series de LEBAC en $ existentes actualmente en el mercado

Comportamiento de los precios de las acciones en el mercado bursátil argentino (Un estudio comparativo )

Se estudió el comportamiento de los activos del mercado argentino en relación al mercado estadounidense (probablemente el más desarrollado del mundo en cuanto a legislación, volumen y liquidez). Se llega a la conclusión de que los retornos de los activos no se distribuyen normamente. Para testear la presunción de independencia se ha analizado la correlación serial y se ha efectuado un test estadístico de corridas. Se concluye que los activos locales presentan cierta dependencia estadística, la cual podría abrir cierta posibilidad de una renta extraordinaria. Para estudiar dicha posibilidad se ha implementado una estrategia teórica de trading que implica el uso de filtros. Para los activos nacionales efectivamente es posible obtener dicha renta, pero esta es eliminada cuando se incluyen comisiones. Por otro lado se testeo el modelo teórico conocido como random walk(RW) a través de un test de cociente de varianzas. Finalmente se testea la existencia de memoria a largo plazo en las series a través de un test R/S modificado

Comportamiento de los precios de las acciones en el mercado bursátil argentino (Un estudio comparativo).

Se estudió el comportamiento de los activos del mercado argentino en relación al mercado estadounidense (probablemente el más desarrollado del mundo en cuanto a legislación, volumen y liquidez). Se llega a la conclusión de que los retornos de los activos no se distribuyen normamente. Para testear la presunción de independencia se ha analizado la correlación serial y se ha efectuado un test estadístico de corridas. Se concluye que los activos locales presentan cierta dependencia estadística, la cual podría abrir cierta posibilidad de una renta extraordinaria. Para estudiar dicha posibilidad se ha implementado una estrategia teórica de “trading” que implica el uso de filtros. Para los activos nacionales efectivamente es posible obtener dicha renta, pero esta es eliminada cuando se incluyen comisiones. Por otro lado se testeo el modelo teórico conocido como “random walk”(RW) a través de un test de cociente de varianzas. Finalmente se testea la existencia de memoria a largo plazo en las series a través de un test R/S modificado.

Aplicación de la teoría de valores extremos al gerenciamiento del riesgo.

Los activos en los mercados emergentes se caracterizan por una distribución de sus retornos más leptocúrtica que la de sus pares en mercados desarrollados. En este contexto se han aplicado diversas técnicas basadas en la Teoría de Valores Extremos (EVT) a un gran número de activos locales, a efectos de calcular su Valor a Riesgo (VaR). Estos resultaron ser mucho más precisos a la hora de predecir pérdidas extremas respecto a valores de VaR obtenidos bajo la hipótesis normal. Las técnicas consisten en un método estático2 y un método dinámico para calcular el VaR. Este último combina una estimación por pseudo máxima verosimilitud de un modelo AR(1) – GARCH(1,1) para la volatilidad corriente y EVT para estimar la cola de la distribución de la innovación del modelo.

Aplicación de la teoría de valores extremos al gerenciamiento del riesgo

Los activos en los mercados emergentes se caracterizan por una distribución de sus retornos más leptocúrtica que la de sus pares en mercados desarrollados. En este contexto se han aplicado diversas técnicas basadas en la Teoría de Valores Extremos (EVT) a un gran número de activos locales, a efectos de calcular su Valor a Riesgo (VaR). Estos resultaron ser mucho más precisos a la hora de predecir pérdidas extremas respecto a valores de VaR obtenidos bajo la hipótesis normal. Las técnicas consisten en un método estático2 y un método dinámico para calcular el VaR. Este último combina una estimación por pseudo máxima verosimilitud de un modelo AR(1) - GARCH(1,1) para la volatilidad corriente y EVT para estimar la cola de la distribución de la innovación del modelo