El Acuerdo de Basilea: Estado del Arte del SARC en Colombia

The first version of the Basel Capital Accord was signed in 1988 by representatives of Group  G-10. Since then, this accord has been widely implemented around the world. There has been various amendments including market risk and, lately, in Basel II, the operative risk. In Colombia, since 2002, it is mandatory for risk management in Financial Institutions.En 1988 se firma el primer Acuerdo de Basilea sobre capital regulatorio para la cobertura del riesgo crediticio en Instituciones Financieras del G-10 y a partir de ese año se ha extendidoa todo el mundo y a su vez se ha refinado incluyendo el riesgo de mercado y, en el último Acuerdo de Basilea II, el riesgo operativo. Este artículo expone cómo se ha adoptado dicho acuerdo en Colombia, desde el 2002, para el manejo del riesgo en el Sistema Financiero y cómo se ha desarrollado en un conjunto de Instituciones Financieras representativas del Sistema Colombiano

El Acuerdo de Basilea: Estado del Arte del SARC en Colombia

The first version of the Basel Capital Accord was signed in 1988 by representatives of Group G-10. Since then, this accord has been widely implemented around the world. There has been various amendments including market risk and, lately, in Basel II, the operative risk. In Colombia, since 2002, it is mandatory for risk management in Financial Institutions.En 1988 se firma el primer Acuerdo de Basilea sobre capital regulatorio para la cobertura del riesgo crediticio en Instituciones Financieras del G-10 y a partir de ese año se ha extendido a todo el mundo y a su vez se ha refinado incluyendo el riesgo de mercado y, en el último Acuerdo de Basilea II, el riesgo operativo. Este artículo expone cómo se ha adoptado dicho acuerdo en Colombia, desde el 2002, para el manejo del riesgo en el Sistema Financiero y cómo se ha desarrollado en un conjunto de Instituciones Financieras representativas del Sistema Colombiano

Las caminatas aleatorias no son de este mundo. Teoría y revisión bibliográfica sobre evidencia empírica.

La evidencia empírica presentada en relación con la hipótesis de que los retornos de los activos financieros siguen un proceso de caminata aleatoria soporta la afirmación de que éstas no son de este mundo. Independientemente de que el estudio se haya realizado en un mercado desarrollado o en uno emergente, la conclusión es la misma. Se rechaza la hipótesis de caminata aleatoria para todos los mercados, pues se evidencia la presencia de autocorrelación en las distintas series analizadas y, ciertamente, los retornos no siguen una distribución definida, independiente e idéntica, mucho menos una distribución normal. La diferencia entre mercados desarrollados y emergentes radica más bien en la magnitud de la dependencia serial, que por ser pequeña no permite la obtención de ganancias extraordinarias en los primeros.The empirical evidence gathered in this survey related to the hypothesis that stock returns follow a random walk, led us to the conclusion that random walks are not from this world. Besides the fact that the study was performed in a developed or an emerging market, the conclusion is the same. The random walk hypothesis is rejected since the series of stock returns covered by these studies do not follow an identical, independent distribution, and these exhibit some level of autocorrelation. The difference between developed and emerging markets is rather due to the magnitude of the serial dependence which prevents agents from obtaining excess returns in the first type of markets

Valor en riesgo desde un enfoque de cópulas

1 CD-ROMEl valor en riesgo VaR, es una medida que cuantifica los riesgos enfrentados por un portafolio. Entre los métodos de medición del VaR están la simulación histórica; simulación Monte Carlo; modelos paramétricos y modelos de duración y convexidad. Para el cálculo del VaR, se requiere modelar los retornos del portafolio y hallar la distribución de pérdidas que los describe, tradicionalmente se han supuesto retornos normalmente distribuidos, pero la evidencia empírica muestra que éstos no se comportan así. En los últimos años, se han adelantado investigaciones para calcular el VaR utilizando cópulas, que determinan la estructura de dependencia del portafolio y de los activos riesgosos que lo conforman, sin partir de supuestos sobre sus distribuciones, obteniendo resultados más realistas y evitando así la sobrestimación o subestimación del valor en riesgo del portafolio.Abstract: The value at risk VaR, is a measure that quantifies the risks faced by a given portfolio. There are some methods to calculate the VaR: historical simulation, Monte Carlo simulation, parametric models and duration and convexity models, among others. To calculate the VaR is required to model the portfolio returns and to find the loss distributions that describe them, traditionally those distributions are suppose to be normal distributed, but the empirical evidence shows the contrary. In the last few years, research in VaR calculation shows how copulas determine the dependence structure of a portfolio of the risky assets, without any assumptions regarding distributions, so you can find in it more realistic results and it is possible to avoid sub estimation of the value at risk of the portfolio.Introducción -- 1. Marco teórico -- 1.1. Valor en riesgo -- 1.1.1 Modelos analíticos de formas paramétricas -- 1.1.2. Modelos por simulación -- 1.1.3 Valor en Riesgo con Cópulas -- 2. Metodología -- 3. Resultados empíricos -- Tabalas -- Figuras -- Conclusiones -- Bibliografí

Valor en riesgo desde un enfoque de cópulas

The value at risk _VaR_, is a measure that quantifies the risks faced by a given portfolio. There are some methods to calculate the VaR: historical simulation, Montecarlo simulation, parametric models and duration and convexity models, among others. To calculate the VaR is required to model the portfolio returns and to find the loss distributions that describe them, traditionally those distributions are suppose to be normal distributed, but the empirical evidence shows the contrary. In the last few years, research in VaR calculation shows how copulas determine the dependence structure of a portfolio of the risky assets, without any assumptions regarding distributions, so you can find in it more realistic results and it is possible to avoid sub estimation of the value at risk of the portfolio.El valor en riesgo _VaR_ es una medida que cuantifica los riesgos enfrentados por un portafolio. Entre los métodos de medición del VaR están la simulación histórica, la Simulación Montecarlo, los modelos paramétricos y los modelos de duración y convexidad. Para el cálculo del VaR se requiere modelar los retornos del portafolio y hallar la distribución de pérdidas que los describe. Tradicionalmente, se han supuesto retornos con distribución normal, pero la evidencia empírica rechaza esta hipótesis. Durante los últimos años se han adelantado investigaciones para calcular el VaR utilizando “cópulas”. Estas determinan la estructura de dependencia del portafolio y de los activos riesgosos que lo conforman, sin partir de supuestos sobre sus distribuciones. De este modo se obtienen resultados más realistas y se evita la sobrestimación o subestimación del valor en riesgo del portafolio

Simulación financiera aplicada a la valoración del riesgo de crédito con el modelo de opciones

This paper presents financial simulation as the best alternative for valuating credit risk with the Merton Model on a real option. We propose this in contrast to the Black and Scholes model introduced by Hull, Nelken and White in 2004 for the same case study. To demonstrate this, we begin by reviewing the basic concepts of a financial option. Then we present the Black-Scholes model for the valuation of European options with special emphasis on the assumptions and the limitations that this possibility implies. We introduce the analogy between real options and financial options that allows the measurement of credit risk on investment opportunities. We explain the Merton model, and finally, we propose financial simulation as a general and powerful methodology to quantify credit risk in the Merton model, including an application on an investment project with “Crystal Ball”.El presente documento muestra cómo la simulación financiera puede ser una buena alternativa para valorar el riesgo de contraparte de una opción real con el Modelo de Merton, en contraposición del modelo de Black-Scholes introducido por Hull, Nelken y White en el año 2004 para el mismo caso de estudio. Para tal fin, se revisan los conceptos básicos de opción financiera, se presenta el modelo de Black-Scholes para la valoración de opciones europeas sobre acciones haciendo especial énfasis en los supuestos y las limitaciones que implica éste par ael caso colombiano; se introduce la analogía entre opciones reales y opciones financieras, que permite medir el riesgo de crédito en las oportunidades de inversión; se explica el modelo de Merton y, por último, se propone la simulación financiera como una metodología más general y potente para cuantificar el riesgo crediticio con el modelo de opciones, haciendo a su vez una aplicación sobre un proyecto de Inversión en “Crystal Ball”

Simulación financiera aplicada a la valoración del riesgo de crédito con el modelo de opciones

This paper presents financial simulation as the best alternative for valuating credit risk with the Merton Model on a real option. We propose this in contrast to the Black and Scholes model introduced by Hull, Nelken and White in 2004 for the same case study.To demonstrate this, we begin by reviewing the basic concepts of a financial option. Then we present the Black-Scholes model for the valuation of European options with special emphasis on the assumptions and the limitations that this possibility implies. We introduce the analogy between real options and financial options that allows the measurement of credit risk on investment opportunities. We explain the Merton model, and finally, we propose financial simulation as a general and powerful methodology to quantify credit risk in the Merton model, including an application on an investment project with “Crystal Ball”.El presente documento muestra cómo la simulación financiera puede ser una buenaalternativa para valorar el riesgo de contraparte de una opción real con el Modelode Merton, en contraposición del modelo de Black-Scholes introducido por Hull,Nelken y White en el año 2004 para el mismo caso de estudio.Para tal fin, se revisan los conceptos básicos de opción financiera, se presenta elmodelo de Black-Scholes para la valoración de opciones europeas sobre accioneshaciendo especial énfasis en los supuestos y las limitaciones que implica éste parael caso colombiano; se introduce la analogía entre opciones reales y opcionesfinancieras, que permite medir el riesgo de crédito en las oportunidades deinversión; se explica el modelo de Merton y, por último, se propone la simulaciónfinanciera como una metodología más general y potente para cuantificar el riesgocrediticio con el modelo de opciones, haciendo a su vez una aplicación sobre unproyecto de Inversión en “Crystal Ball”

Valor en riesgo desde un enfoque de cópulas

The value at risk _VaR_, is a measure that quantifies the risks faced by a given portfolio. There are some methods to calculate the VaR: historical simulation, Montecarlo simulation, parametric models and duration and convexity models, among others. To calculate the VaR is required to model the portfolio returns and to find the loss distributions that describe them, traditionally those distributions are suppose to be normal distributed, but the empirical evidence shows the contrary. In the last few years, research in VaR calculation shows how copulas determine the dependence structure of a portfolio of the risky assets, without any assumptions regarding distributions, so you can find in it more realistic results and it is possible to avoid sub estimation of the value at risk of the portfolio.El valor en riesgo _VaR_ es una medida que cuantifica los riesgos enfrentados por un portafolio. Entre los métodos de medición del VaR están la simulación histórica, la Simulación Montecarlo, los modelos paramétricos y los modelos de duración y convexidad. Para el cálculo del VaR se requiere modelar los retornos del portafolio y hallar la distribución de pérdidas que los describe. Tradicionalmente, se han supuesto retornos con distribución normal, pero la evidencia empírica rechaza esta hipótesis. Durante los últimos años se han adelantado investigaciones para calcular el VaR utilizando “cópulas”. Estas determinan la estructura de dependencia del portafolio y de los activos riesgosos que lo conforman, sin partir de supuestos sobre sus distribuciones. De este modo se obtienen resultados más realistas y se evita la sobrestimación o subestimación del valor en riesgo del portafolio

El Acuerdo de Basilea: Estado del Arte del SARC en Colombia

En 1988 se firma el primer Acuerdo de Basilea sobre capital regulatorio para la cobertura del riesgo crediticio en Instituciones Financieras del G-10 y a partir de ese año se ha extendido a todo el mundo y a su vez se ha refinado incluyendo el riesgo de mercado y, en el último Acuerdo de Basilea II, el riesgo operativo. Este artículo expone cómo se ha adoptado dicho acuerdo en Colombia, desde el 2002, para el manejo del riesgo en el Sistema Financiero y cómo se ha desarrollado en un conjunto de Instituciones Financieras representativas del Sistema Colombiano

El Acuerdo de Basilea: Estado del Arte del SARC en Colombia

En 1988 se firma el primer Acuerdo de Basilea sobre capital regulatorio para la cobertura del riesgo crediticio en Instituciones Financieras del G-10 y a partir de ese año se ha extendido a todo el mundo y a su vez se ha refinado incluyendo el riesgo de mercado y, en el último Acuerdo de Basilea II, el riesgo operativo. Este artículo expone cómo se ha adoptado dicho acuerdo en Colombia, desde el 2002, para el manejo del riesgo en el Sistema Financiero y cómo se ha desarrollado en un conjunto de Instituciones Financieras representativas del Sistema Colombiano