Introducción al análisis de riesgo financiero – 3ra edición (Edición en Español)eBook

SOBRE LOS AUTORES

Julio César Alonso

Profesor e investigador de tiempo completo de la Universidad Icesi y director del Centro de investiaciones en Economía y Finanzas (Cienfi) de esa universidad, Estudió una Maestría en Economía y otra en Estadística en la Universidad de lowa State (EE.UU.), universidad de la cual recibió también el doctorado en Economía. También se ha desempeñado como investigador en Fedesarrollo. Ha publicado los resultados de sus investigaciones en revistas indexadas en ISI y Scopus.

Luis Berggrun P.

Profesor e investiador de tiempo completo de la Universidad Icesi. Ha publicado los resultados de su investigación en revistas indizadas en ISI y Scopus como Emerging Markets Finance and Trade, Journal of Business Research, Latin American Business Review y Academia – Revista Latinoamerica de Administración. Posee además una Maestría en Finanzas Internacionales de la Universidad de Ámsterdam, en Holanda, y fue investigador en el área de riesgo financiero en el Banco Central Holandés. En 2010 concluyó sus estudios de doctorado en Administración con énfasis en Finanzas en la Universidad de Tulane (EE.UU.).

TABLA DE CONTENIDO

I Conceptos fundamentales del riesgo

1. El riesgo
1.1. Tipos de riesgo y sus fuentes.
1.2. La necesidad de la gestión del riesgo
1.3. La medición y análisis del riesgo y la estadística
1.4. Ejercicios

2. Sobre los rendimientos
2.1. El precio de un activo y su rendimiento como una variable aleatoria
2.2. Hechos estilizados
2.2.1. Hecho estilizado 1
2.2.2. Hecho estilizado 2
2.2.3. Hecho estilizado 3
2.2.4. Hecho estilizado 4
2.3. Comentarios finales

3. Modelos para el análisis del riesgo financiero
3.1. El modelo CAPM
3.1.1. Una derivación sencilla del modelo CAPM
3.1.2. El modelo CAPM: un ejemplo sencillo
3.2. El modelo de tres factores de Fama y French
3.2.1. El modelo de tres factores: una aplicación
3.3. Ejercicios

II Medición y gestión del riesgo de mercado

4. Precios, rendimientos y distribuciones especiales
4.1. Distribución normal
4.1.1. Generación de datos aleatorios
4.2. Distribución lognormal
4.3. La distribución lognormal y precios de los activos
4.3.1. Estimación de los parámetros de la distribución lognormal
4.3.2. Generación de una posible trayectoria aleatroria
4.4.Ejercicios
4.5. Anexo

5. Valor en riesgo: paramétrico y no paramétrico
5.1. VaR para un portafolio con un solo activo
5.1.1. Método paramétrico:el modelo normal
5.1.2. Método no paramétrico – simulación histórica
5.2. VaR para un portafolio con más de un activo
5.2.1. Método paramétrico
5.2.2. Método no paramétrico
5.3. Ejercicios
5.4. Anexo

6. Valor en riesgo: VaR para renta fija y opciones
6.1. Valor en riesgo para isntrumentos de renta fija
6.1.1. Riesgo de tasa de interés
6.1.2. Sensibilidad a cambios en la tasa de interés
6.1.3. Duración
6.1.4. Convexidad
6.1.5. Cálculo del valor en riesgo para un instrumento de deuda
6.1.6. Cálculo del valor en riesgo según el método estándar
6.2. Valor en riesgo de opciones
6.2.1. Simulación de Montecarlo para valorar opciones
6.2.2. Ejemplo del cálculo del valor en riesgo de una opción
6.2.3. Valor en riesgo para un put protectivo
6.3. Ejercicios
6.4. Anexo

7. Pruebas de backtesting
7.1. Propporción de excepciones y la prueba de Kupiec (1995)
7.2. Comparación de modelos alternativos para el cálculo del VaR
7.3. Ejercicios
7.4. Anexo

III. Temas especiales en la medición y gestión de riesgo

8. Modelos de volatilidad no constante
8.1. Votalidad histórica (promedio móvil con ponderaciones constantes)
8.2. Promedio móvil con ponderaciones exponenciales (RiskMetrics)
8.3. Modelos univariados de series de tiempo con varianza no constante
8.3.1. Modelo ARCH(p)
8.3.2. Modelo TGARCH
8.4. Modelo GARCH multivariado
8.5 Ejercicios
8.6. Caso para discusión

9. Medidas de desempeño ajustadas por riesgo
9.1. Teoría convencional de evaluación del desempeño de inversiones
9.1.1. Medidas de desempeño ajustadas al riesgo
9.2. El modelo Treynor-Black
9.2.1. Construcción del portafolio
9.2.2. Ejemplo práctico
9.3. Ejercicios

10. Razón de cobertura óptima
10.1. Determinación de la razón de cobertura óptima
10.1.1. Razón de cobertura para un portafolio internacional
10.1.2. Razón de cobertura utilizando una regresión simple

IV Apéndices

Apéndices A. Marco legal colombiano
A.1. El acuerdo de Basilea I
A.1.1. Componentes del capital (patrimonio)
A.1.2. Deducciones del capital
A.1.3. Las ponderaciones dle riesgo
A.1.4. Razón de solvencia mínima
A.2. El Acuerdo e Basilea II
A.2.1. Primer pilar: requerimientos mínimos de capital
A.2.2. Segundo pilar: el proceso de revisión del supervisor
A.2.3. Tercer pilar: disciplina de mercado
A.3. Marco regulatorio colombiano
A.3.1. Cirular Externa 088 de 2000 de ka Superintendencia Bancaria
A.3.2. Decreo 1720, agosto de 2001
A.3.3. Cirular Externa 042 de 2001 de Superintendencia de Valores
A.3.4. Resolución Número 138 de 2001 de la Superintendencia de Valores
A.3.5. Circular externa No. 004 de 2003 de la Superintendencia de Valores

Apéndice B. Conceptos básicos de la estadística
B.1. Variables aleatorias
B.2. Distribución de probabilidad
B.3. Histogramas y políganos de frecuencia
B.4. Medidas de tendencia central
B.4.1. Mediana poblacional y su estimador
B.4.2. Media poblacional y su estimador
B.5. Medidas de posición
B.6. Medidas de dispersión y sus estimadores
B.6.1. Rango o recorrido
B.6.3. Coeficiente de variación
B.7. Medidas de forma y sus estimadores
B.8. Covarianza y correlación entre dos variables aleatorias
B.9. Comentarios finales
B.10. Ejercicios
B.11. Anezo

A. Apéndice C. Inferencia: Intervalos de confianza y pruebas de hipótesis
C.1. Los estimadores puntuales
C.2. Teorema del Límite Central
C.3. Intervalos de confianza y pruebas de hipótesis
C.3.1. Prueba de hipótesis e intervalo de confianza para la media
C.3.2. Comparación de medias
C.3.3. Prueba de hipótesis para la correlación
C.4. Ejercicios

Apéndice D. Modelo de regresión lineal
D.1. Regresión simpñe
D.1.2. Estimado la pendiene e intercepto de una regresión simple
D.1.3. Interpretando los resultados de Excel
D.2. Supuestos del modelo de regresión simple
D.2.1. Varianza constante
D.2.2. Autocorrelación
D.2.3. Normalidad de los errores
D.3. Modelo de regresión múltiple
D.3.1. Cálculo y diagnóstico de una regresión múltiple
D.4. Ejercicios

Apéndices E. Letras griegas