Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua

El objetivo de esta materia es proporcionar a los alumnos familiaridad con los requisitos que deben

cumplir las entidades financieras en términos del riesgo asumido en sus carteras, así como con los

métodos estadísticos y econométricos precisos para llevar a cabo la medición del riesgo.

Los estudiantes deberían haber cursado las asignaturas de Matemáticas y Estadística, Econometría

Financiera, y Gestión de Riesgos. Los conocimientos adquiridos y las herramientas desarrolladas son

útiles para otras asignaturas obligatorias de la titulación, como Modelos de renta Fija(ampliación) y Valoración de Activos, así como para el Seminario en Métodos Cuantitativos y el Seminario en Finanzas.

Irakasgaia ikastean lortuko diren emaitzak

Con esta asignatura el alumno adquiere un conocimiento amplio y profundo de los métodos estadísticos y econométricos básicos para la gestión del riesgo en carteras de activos financieros.

Específicamente, el alumno aprende a:

- Modelizar la evolución temporal de las correlaciones entre activos utilizando diversas metodologías

- Diseñar la cobertura óptima de carteras de activos financieros

- Identificar factores de riesgo ya sea dentro de los propios mercados financieros, o entre indicadores macroeconómicos.

- Estimar el nivel de riesgo de una cartera utilizando distintas medidas: Valor en Riesgo (VaR), Valor en riesgo condicional o pérdida esperada (CVaR), menor momento de orden parcial, entre otras.



El objetivo del curso es que el alumno se familiarice con las directrices para la gestión de riesgos emitidas por el Comité de Basilea. Una vez conocidas, el curso está diseñado para que el alumno aprenda muchos de los métodos estadísticos y econométricos apropiados para satisfacer los requisitos propuestos por el Comité de Basilea para la estimación del nivel de riesgo de una cartera.

Ohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea

Las ponderaciones para obtener la calificación final se aplicarán únicamente si el alumno/a obtiene una calificación global de 5 sobre 10 en las pruebas individuales. En caso contrario, la calificación final será la obtenida en las pruebas individuales.

No presentarse al examen de la asignatura supone una renuncia a la correspondiente convocatoria.

Irakasgai-zerrenda

Tema 1. Conceptos estadísticos relacionados con la volatilidad y el riesgo

- Medidas de volatilidad: histórica, implícita, Parkinson, Garman-Klass

- Volatilidad de rentabilidades: Rentabilidad versus yield. Volatilidad y plazos. Estructura temporal de volatilidades o Volatilidad cambiante en el tiempo: Ventanas móviles, Bandas de volatilidad, Conos de volatilidad, Extrapolación temporal de la volatilidad, Construcción de índices de volatilidad.

- ¿Cómo debemos medir el riesgo?

- Evaluando el resultado de la gestión de carteras



Tema 2. Time-varying volatilities and correlations

- Modelos: Riskmetrics, EWMA, GARCH

- Betas cambiantes en el tiempo. Comparación EWMa y GARCH II.4.8.4

- Predicción de volatilidad: Método analítico y simulación

- Modelos de correlación condicional: Riskmetrics, EWMA, GARCH. Estimación

- Casos prácticos



Tema 3. Cobertura de carteras

- Problema general de cobertura

- Riesgo de base

- Cobertura cruzada

- Caso práctico: Cobertura de carteras: cobertura OLS y GARCH. Medición de la eficiencia de una

cobertura



Tema 4. Modelos factoriales

- Elección de factores:

a) Tipos de interés a vencimientos específicos,

b) Parámetros Nelson-Siegel,

c) componentes principales,

d) factores macroeconómicos,

e) modelos CAPM y APT

- Caso práctico : Modelización de una estructura temporal de tipos de interés

- Style attribution analysis

- Sensibilidad a los factores: Betas, PV01. Riesgo sistemático y riesgo específico

- Descomposición del riesgo entre distintos factores

- Cointegración y asset allocation. Tracking error



Tema 5. Reducción de dimensionalidad: PCA

- Teoría general

- Duración vectorial. El enfoque de regresión lineal

- Componentes principales en el análisis del riesgo en mercados de renta fija

- Caso práctico: componentes principales de las curvas cupón cero de UK

- Caso práctico de renta variable

- Factor GARCH II.4.5.3



[Seminario] Utilizando la información contenida en la estructura temporal de tipos de interés

- Forecasting the yield curve

- A factor analysis of volatility

- Can forward rates improve interest rate forecasts?

- An error correction model of term structure slopes

- Testing the Expectations Hypothesis

- The term structure as predictor of economic activity

- Orthogonal GARCH II.4.6



Tema 6. Desviaciones del supuesto de Normalidad

- Tests de Normalidad: Q-Q plots

- Estimación de t-Student

- Generalized Skewed Student-t, Mixturas de Normales: Propiedades y estimación

- Aproximación de Cornish-Fisher

- Expansión de Gram-Charlier

- Valoración de opciones bajo desviaciones de Normalidad



Tema 7. Backtesting, Análisis de escenarios, Stress testing

- Backtesting VaR

- Contrastes de cobertura condicional e incondicional

- Diseño de escenarios de stress



Tema 8. VaR lineal paramétrico

- Modelización y cálculo del VaR

- El modelo lineal Normal de VaR en carteras de renta fija

- El modelo lineal Normal de VaR en carteras de renta variable

- VaR paramétrico bajo rentabilidades no Gaussianas



Tema 9. Simulación histórica para la estimación del VaR

- Escalado exponencial

- VaR ajustado por volatilidad

- Simulación histórica filtrada

- Distribuciones alternativas en la estimación del VaR histórico

- VaR histórico para cash flows

- VaR Total, sistemático y específico para una cartera de renta variable

- VaR ajustado por volatilidad para una cartera de renta variable

- Componentes sistematico y especifico del VaR historico

- VaR Equity y VaR Forex de una cartera internacional de renta variable

- Casos prácticos



Tema 10. Monte Carlo VaR

- Monte Carlo VaR con volatilidad cambiante en el tiempo

- Monte Carlo VaR con distribuciones multivariantes

- Monte Carlo VaR con cópulas

- Monte Carlo VaR con spreads de crédito

- Monte Carlo VaR con tipos de interés, utilizando componentes principales

- Monte Carlo VaR con mixturas de Normales

- Monte Carlo VaR con agrupamiento de volatilidad y correlaciones



Tema 11. Copulas: Modelización de correlaciones

- Definiciones: copulas, distribuciones marginales y condicionales, cuantiles

- Calibración de copulas

- VaR bajo Cópulas simétricas y asimétricas

- Agregación bajo Cópulas (Normal, mixtura de Normales)

- Gestión de carteras bajo copulas

- Cobertura bajo Cópulas

Bibliografia

Oinarrizko bibliografia

- Market Risk Analysis, de C. Alexander (4 volúmenes)

- Elements of Financial Risk Management, de P.Christoffersen, Academic Press

- Quantitative Risk Management, McNeil, Frey, Embrechts, Princeton U. press

- Novales, A. (2017), Reducción de dimensionalidad, manuscrito

- Novales, A. (2017), Valor en Riesgo, manuscrito