Commonality, macroeconomic factors and banking profitability

We study banks’ profitability in the US economy by means of dynamic factor models. Our results emphasize the importance of a few common cyclical market factors that greatly determine banking profitability. We conduct exhaustive regressions in a big data set of macroeconomic variables aiming to gain interpretability of our statistical factors. This allows us to identify three main macroeconomic factors underlying banking profitability: the financial burden of households and economic activity; household income and net worth and, in the case of ROA and ROE, corporate indebtedness. We also provide an integrated perspective to analyse banks’ profitability dynamically and to inform policymakers concerned with financial stability issues, for which banks’ profitability is fundamental. Our models allow us to provide several rankings of vulnerable financial institutions considering the common market forces that we estimate. We emphasize the usefulness of such an exercise as a market-monitoring too

Energy supply optimization for unregulated consumers

El presente artículo propone un modelo de optimización del portafolio de abastecimiento de energía eléctrica para consumidores finales no regulados en el mercado de electricidad colombiano. El propósito del modelo es determinar la cantidad óptima de energía que debe ser suministrada por cada una de las tres formas de abastecimiento disponibles para el usuario: compra basada en mercado spot, compra mediante contratos bilaterales y cogeneración, minimizando el costo esperado de abastecimiento de energía y el valor en riesgo asociado. Para este objetivo se usa un modelo de optimización estocástica y el indicador de riesgo empleado es el valor en riesgo condicional ( Conditional Value at Risk-CVaR). Finalmente, se estudian los resultados del modelo a través de escenarios de precios simulados basados en los precios reportados en el sistema de información NEON administrado por XM S.A., operador del mercado de electricidad colombiano y se selecciona el mejor ejemplo de aversión al riesgo. Abstract A supply electricity portfolio optimization model for unregulated consumers in the Colombian electricity market is proposed in this paper. The purpose is to choose between three supply alternatives available to the consumers: spot market purchase, purchase by bilateral contracts and self-generation, minimizing the total expected cost and the risk associated to these decisions. For this objective, a stochastic optimization model is used and the risk indicator is the conditional value at risk (CVaR). Finally, the model results are analyzed through the application of simulated prices based on real price observations from the database managed by XM – the Colombian Market Operator, and the best instance of risk aversion is selected

Application of Gini coefficient and semivariance as estimators of risk in project selection

La presente investigación tiene sus orígenes en la creciente necesidad de conocer y aplicar metodologías de selección y ordenamiento de proyectos, enmarcadas dentro de la utilización eficiente y efectiva de los diferentes recursos productivos de las organizaciones, que por ser escasos, deben utilizarse de la mejor manera posible. Lo anterior llevó al diseño y desarrollo de una herramienta de optimización que permite planear y ordenar un conjunto de proyectos dentro de un plan de inversión, de tal forma que se maximice el beneficio total generado por su ejecución. Por lo cual, se muestra de forma detallada la formulación de dos modelos matemáticos teóricos (Media-Gini y Media-Semivarianza) utilizados para hallar la solución de la problemática, es decir la obtención de un portafolio óptimo. El primer modelo involucra en su función objetivo tres índices de valoración: económico, financiero y social, y utiliza el coeficiente de Gini como estimador del riesgo del portafolio, el segundo modelo tiene una función bi-objetivo, que consiste en maximizar el valor presente neto (VPN) del portafolio y la minimización del riesgo de éste, los cuales normalmente se encuentran en conflicto, ya que la optimización de uno usualmente va en detrimento del otro, el estimador del riesgo en este modelo es la semivarianza. Con el objetivo de validar los modelos y su explicación metodológica, estos fueron aplicados a un caso particular adaptado de una empresa de servicios públicos de la región, teniendo como base la información suministrada por ésta, en cuanto a disponibilidad de capital, mano de obra y maquinaria, así mismo sus expectativas en torno a el riesgo máximo permitido y la rentabilidad mínima esperada

¿Qué tan sensibles son los mercados financieros al brote por COVID-19? Evidencia de los mercados de Estados Unidos y Colombia

In this article, the market risk associated with the financial markets of New York and Colombia is evaluated in three periods belonging to the 2019–2020-time window, characterized by shocking economic and social conditions such as the oil price war between Saudi Arabia and Russia and the global pandemic by COVID-19. Risk measurement is carried out using the value at risk (VaR) and Median Shortfall (MS), applying a statistical methodology that considers the use of parametric and non-parametric resampling techniques (Bootstrapping). Data from five indices (Standard and Poor's 500, Dow Jones, COLCAP, VIX and Brent) were taken in order to evaluate the effects caused by variables such as the price of oil and the conditions generated by the COVID-19 pandemic on the dates of study, as the main result it is obtained that in general there is a very high volatility in the periods affected by the two aforementioned phenomena when they occurred simultaneously, and that in addition to large falls in the reference indices, there is also evidence of large recoveries that contribute positively to the trend in prices.  En este artículo, se evalúa el riesgo de mercado asociado a los mercados financieros de New York y Colombia en tres períodos pertenecientes a la ventana temporal 2019-2020, caracterizados por condiciones económicas y sociales impactantes como la guerra de precios del petróleo entre Arabia Saudita y Rusia y la pandemia mundial por COVID-19.  Se realiza la medición de riesgo por medio del uso del valor en riesgo (VaR) y déficit medio (MS), aplicando una metodología estadística que considera el uso de técnicas de remuestreo (Bootstrapping) paramétrico y no paramétrico. Se tomaron datos de cinco índices (Standard and Poor’s 500, Dow Jones, COLCAP, VIX y Brent) con el fin de evaluar los efectos ocasionados por variables como el precio del petróleo y las condiciones generadas por la pandemia COVID-19 en las fechas de estudio, como resultado principal se obtiene que en general se presenta una volatilidad muy elevada en los periodos afectados por los dos fenómenos ya mencionados cuando se dieron de manera simultánea, y que además de grandes caídas en los índices de referencia, también se tiene la evidencia de grandes recuperaciones que contribuyen positivamente a la tendencia en los precios

Financial risk indicators to evaluate inventory management policies

El presente trabajo utiliza el indicador financiero conocido como Valor en riesgo (VaR) de uso común en el sistema financiero, para el proceso de análisis económico de proyectos en el sector real, particularmente en manufactura y específicamente en la evaluación de los efectos económicos derivados del mantenimiento de diferentes políticas de inventario. Se revisa el valor en riesgo del valor de la compañía, a partir de las variaciones inducidas por diferentes políticas de inventario sobre el capital de trabajo de la empresa. El cálculo del VaR se obtiene mediante la técnica de simulación de Monte Carlo. En el artículo se presenta también un caso de aplicación de los conceptos estudiado

Optimización del abastecimiento energético para usuarios no regulados en Colombia

A supply electricity portfolio optimization model for unregulated consumers in the Colombian electricity market is proposed in this paper. The purpose is to choose between three supply alternatives available to the consumers: spot market purchase, purchase by bilateral contracts and self-generation, minimizing the total expected cost and the risk associated to these decisions. For this objective, a stochastic optimization model is used and the risk indicator is the conditional value at risk (CVaR). Finally, the model results are analyzed through the application of simulated prices based on real price observations from the database managed by XM – the Colombian Market Operator, and the best instance of risk aversion is selected.El presente artículo propone un modelo de optimización del portafolio de abastecimiento de energía eléctrica para consumidores finales no regulados en el mercado de electricidad colombiano. El propósito del modelo es determinar la cantidad óptima de energía que debe ser suministrada por cada una de las tres formas de abastecimiento disponibles para el usuario: compra basada en mercado spot, compra mediante contratos bilaterales y cogeneración, minimizando el costo esperado de abastecimiento de energía y el valor en riesgo asociado. Para este objetivo se usa un modelo de optimización estocástica y el indicador de riesgo empleado es el valor en riesgo condicional ( Conditional Value at Risk-CVaR). Finalmente, se estudian los resultados del modelo a través de escenarios de precios simulados basados en los precios reportados en el sistema de información NEON administrado por XM S.A., operador del mercado de electricidad colombiano y se selecciona el mejor ejemplo de aversión al riesgo