Riesgo de Mercado Diplomado de Especialización en Riesgo.

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1 Riesgo de Mercado Diplomado de Especialización en Riesgo

2 Definición El Riesgo de Mercado se configura como una medida de predicción de las pérdidas asociadas a una posición, cartera o entidad, al producirse movimientos desfavorables en los factores de riesgo que determinan el valor de sus posiciones abiertas. Por ejemplo: Tipos de Interés Tipos de Cambio Precios de los activos financieros Precios de las materias primas Correlaciones y volatilidades

3 Según CSBB Tipificación: Modelos:
Los Asociados a la cartera de negociación El riesgo de Tipo de Cambio El Riesgo de Precios de las Mercancías Modelos: Normalización. Modelos internos de medición y control

4 Instrumentos para medir la exposición a Riesgo de Mercado
Valor en Riesgo Duración Convexidad Aproximación de Taylor Otros.

5 Valor en Riesgo (VaR) Promovida y difundida por JP Morgan en 1994
“Medida estadística de riesgo de mercado que estima la pérdida máxima que podría registrar un portafolio en un intervalo de tiempo y con cierto nivel de probabilidad o confianza. Utilizada para evaluar el mercado en situación normal.

6 ¿Cuántos días? Super, 5 días para riesgo de tipo de cambio a un 99% de confianza. BIS, 10 días y un 99% de confianza JP Morgan 1 día con un 95% de confianza.

7 Metodologías VaR Métodos no paramétricos: Consiste en utilizar una serie histórica, para construir una serie simulada´. Métodos paramétricos: Rendimiento con distribución normal

8 Método no paramétrico o de simulación histórica
Simulación histórica con crecimientos absolutos Simulación histórica con crecimientos logaritmicos Simulación histórica con crecimientos relativos.

9 Simulación histórica con crecimientos absolutos
Serie histórica de 250 – 500 precios Calculo de las perdidas o ganancias. Simulación de Precios Obtener los rendimientos simulados

10 Simulación histórica con crecimientos absolutos
Calcular el VaR utilizando percentiles según el nivel de confianza. Multiplicar el rendimiento identificado por el valor del portafolio.

11 Simulación histórica con crecimiento logarítmico
Serie histórica de 250 – 500 Calcular los rendimientos como: Simular serie como: Obtener serie de tiempo perdidas/ganancias como:

12 Simulación histórica con crecimiento relativos
Serie histórica de 250 – 500 Calcular los rendimientos como: Simular serie como: Obtener serie de tiempo perdidas/ganancias.

13 VAR Paramétrico Módulo Riesgo de Mercado VaR de un activo Individual
VaR de un potafolio de activos (método de varianzas y covarianzas o delta normal) Repaso estadístico-matemático

14 El VaR de un activo individual

15 El VaR de un activo individual
Ejemplo: Inversión en acciones Precio por acción 30,00 Volatilidad del precio: 20% anual VaR diario con 95% de confianza. Interpretación...

16 VaR de un Portafolio de Activos (Método de varianzas – covarianzas o Delta Normal)

17 Covarianza Utilidad: Se usa para establecer el tipo de relación que existe entre dos variables en un mismo espacio temporal, en función de sus variaciones. Ejemplos: - Asociación entre la tasa de interés y la tasa de cambio. Interpretación: El signo señala el tipo de relación, sin embargo no permite determinar con exactitud del nivel de asociación =COVAR() Diferencia entre el cálculo manual y el Excel.

18 Matriz de varianzas y Covarizanzas
Formada: Diagonal de varianzas Restantes Covarianzas 1 2 3

19 Coeficiente de Correlación
Utilidad: Permite conocer la intensidad con que se relacionan las variaciones de dos grupos de datos. Interpretación: En la medida que el resultado se aproxima a cero debita la relación, mientras que entre más se aproxime al 1 o -1, la relación se intensifica. =COEF.DE.CORREL =CORREL

20 Matriz de Correlación Formada: Diagonal de 1
Restantes Coeficiente de Correlación 1 2 3

21 Multiplicaciones de Matrices
El producto de dos matrices se puede definir sólo si el número de columnas de la matriz izquierda es el mismo que el número de filas de la matriz derecha. Si A es una matriz m-por-n y B es una matriz n-por-p, entonces su producto matricial AB es la matriz m-por-p (m filas, p columnas) Por ejemplo: El producto de dos matrices no es conmutativo, es decir, AB ≠ BA.

22 Ejemplo