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La gestión del riesgo operacional representa para las entidades financieras una de las tareas de mayor importancia en sus diferentes etapas de identificación, medida y control. Es en este entorno donde surge el problema de la modelización de series de retornos financieros, como ayuda para predecir la volatilidad en periodos futuros y probabilidades asociadas a ella. Dado que lo habitual es diseñar una cartera de tipo lineal de forma que se maximice el rendimiento esperado, sujeto a alguna restricción sobre el VaR (Valor en Riesgo) de la misma, resulta esencial determinar la distribución conjunta de los precios de activos implicados en su construcción. Las técnicas convencionales aplicadas al cálculo del VaR se basan en la hipótesis de normalidad multivariante para esta distribución conjunta, hipótesis cuestionable dadas las peculiaridades de dichas series de retornos. En esta tesis se crean y adaptan modelos basados en funciones cópulas, tanto estáticos como dinámicos, capaces de capturar rasgos relevantes de series financieras bivariantes, con el fin de ser útiles en el control y valoración de riesgos potenciales de mercados financieros. Dichos modelos extienden la hipótesis gaussiana tradicional a otras más generales, en las que la aproximación vía cópulas permite distinguir entre el comportamiento conjunto y el marginal de las series de retornos. Los modelos propuestos se utilizan para analizar el comportamiento de pérdidas extremas, reflejado en las colas inferiores del modelo bivariante, de los índices Dow Jones e Ibex35. Se efectúa la valoración del riesgo mediante la cuantificación del VaR y la ES (pérdida esperada) para los modelos marginales y para el conjunto, prestando especial interés a la dependencia en colas presente en los modelos bivariantes propuestos.
Reseña: La administración de riesgos, con todo y la complejidad de sus conceptos matemáticos, es una actividad que ha registrado un crecimiento muy importante en nuestro país y en el ámbito internacional en los últimos años. l costo de que una institución o un inversionista tenga en posición de riesgo algún instrumento financiero que no sea plenamente entendido, puede ser devastador.Este es un esfuerzo para difundir los principales conceptos en la medición de riesgos desde un punto de vista pragmático, de tal suerte que las metodologías puedan ser entendidas por ejecutivos y estudiantes no expertos en la materia.Este libro tiene las siguientes características: Explicaciones accesibles, tanto de los instrumentos financieros, como de las metodologías de medición y control de riesgos.Ejemplos numéricos y aplicaciones en la medición de riesgos que facilitan la comprensión de los temas.Énfasis en el concepto conocido como valor riesgo (VaR), que se ha convertido hoy en día en modelo que es norma en la industria, es decir, en paradigma. El valor en riesgo (VaR) es una herramienta esencial para cualquier administrador de riesgos. Probablemente su fortaleza consiste en que su alcance cubre a cualquier instrumento o portafolios, desde lo más simple hasta lo más complejo.El VaR resume en un solo número el conjunto de correlaciones, volatilidad y factores de riesgo que se encuentran en una posición de riesgo. Se explican otras herramientas que son indispensables para una efectiva administración de riesgo con visión integral, tales como pruebas de stress, de back testing, indicadores de desempeño, entre otros.Este es un libro introductorio que provee los conceptos básicos de una rama de las finanzas, pero también sirve como libro de consulta y referencia para aquellos interesados en este campo.
Reseña: La administración de riesgos, con todo y la complejidad de sus conceptos matemáticos, es una actividad que ha registrado un crecimiento muy importante en nuestro país y en el ámbito internacional en los últimos años. l costo de que una institución o un inversionista tenga en posición de riesgo algún instrumento financiero que no sea plenamente entendido, puede ser devastador. Este es un esfuerzo para difundir los principales conceptos en la medición de riesgos desde un punto de vista pragmático, de tal suerte que las metodologías puedan ser entendidas por ejecutivos y estudiantes no expertos en la materia. Este libro tiene las siguientes características: Explicaciones accesibles, tanto de los instrumentos financieros, como de las metodologías de medición y control de riesgos. Ejemplos numéricos y aplicaciones en la medición de riesgos que facilitan la comprensión de los temas. Énfasis en el concepto conocido como valor riesgo (VaR), que se ha convertido hoy en día en modelo que es norma en la industria, es decir, en paradigma. El valor en riesgo (VaR) es una herramienta esencial para cualquier administrador de riesgos. Probablemente su fortaleza consiste en que su alcance cubre a cualquier instrumento o portafolios, desde lo más simple hasta lo más complejo. El VaR resume en un solo número el conjunto de correlaciones, volatilidad y factores de riesgo que se encuentran en una posición de riesgo. Se explican otras herramientas que son indispensables para una efectiva administración de riesgo con visión integral, tales como pruebas de stress, de back testing, indicadores de desempeño, entre otros. Este es un libro introductorio que provee los conceptos básicos de una rama de las finanzas, pero también sirve como libro de consulta y referencia para aquellos interesados en este campo.
The book provides detailed descriptions, including more than 550 mathematical formulas, for more than 150 trading strategies across a host of asset classes and trading styles. These include stocks, options, fixed income, futures, ETFs, indexes, commodities, foreign exchange, convertibles, structured assets, volatility, real estate, distressed assets, cash, cryptocurrencies, weather, energy, inflation, global macro, infrastructure, and tax arbitrage. Some strategies are based on machine learning algorithms such as artificial neural networks, Bayes, and k-nearest neighbors. The book also includes source code for illustrating out-of-sample backtesting, around 2,000 bibliographic references, and more than 900 glossary, acronym and math definitions. The presentation is intended to be descriptive and pedagogical and of particular interest to finance practitioners, traders, researchers, academics, and business school and finance program students.
A framework for macroprudential regulation that defines systemic risk and macroprudential policy, describes macroprudential tools, and surveys the effectiveness of existing macroprudential regulation. The recent financial crisis has shattered all standard approaches to banking regulation. Regulators now recognize that banking regulation cannot be simply based on individual financial institutions' risks. Instead, systemic risk and macroprudential regulation have come to the forefront of the new regulatory paradigm. Yet our knowledge of these two core aspects of regulation is still limited and fragmented. This book offers a framework for understanding the reasons for the regulatory shift from a microprudential to a macroprudential approach to financial regulation. It defines systemic risk and macroprudential policy, cutting through the generalized confusion as to their meaning; contrasts macroprudential to microprudential approaches; discusses the interaction of macroprudential policy with macroeconomic policy (monetary policy in particular); and describes macroprudential tools and experiences with macroprudential regulation around the world. The book also considers the remaining challenges for establishing effective macroprudential policy and broader issues in regulatory reform. These include the optimal size and structure of the financial system, the multiplicity of regulatory bodies in the United States, the supervision of cross-border financial institutions, and the need for international cooperation on macroprudential policies.
The volatility of financial returns changes over time and, for the last thirty years, Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) models have provided the principal means of analyzing, modeling and monitoring such changes. Taking into account that financial returns typically exhibit heavy tails - that is, extreme values can occur from time to time - Andrew Harvey's new book shows how a small but radical change in the way GARCH models are formulated leads to a resolution of many of the theoretical problems inherent in the statistical theory. The approach can also be applied to other aspects of volatility. The more general class of Dynamic Conditional Score models extends to robust modeling of outliers in the levels of time series and to the treatment of time-varying relationships. The statistical theory draws on basic principles of maximum likelihood estimation and, by doing so, leads to an elegant and unified treatment of nonlinear time-series modeling.
Introduction.Big data for twenty-first-century economic statistics: the future is now /Katharine G. Abraham, Ron S. Jarmin, Brian C. Moyer, and Matthew D. Shapiro --Toward comprehensive use of big data in economic statistics.Reengineering key national economic indicators /Gabriel Ehrlich, John Haltiwanger, Ron S. Jarmin, David Johnson, and Matthew D. Shapiro ;Big data in the US consumer price index: experiences and plans /Crystal G. Konny, Brendan K. Williams, and David M. Friedman ;Improving retail trade data products using alternative data sources /Rebecca J. Hutchinson ;From transaction data to economic statistics: constructing real-time, high-frequency, geographic measures of consumer spending /Aditya Aladangady, Shifrah Aron-Dine, Wendy Dunn, Laura Feiveson, Paul Lengermann, and Claudia Sahm ;Improving the accuracy of economic measurement with multiple data sources: the case of payroll employment data /Tomaz Cajner, Leland D. Crane, Ryan A. Decker, Adrian Hamins-Puertolas, and Christopher Kurz --Uses of big data for classification.Transforming naturally occurring text data into economic statistics: the case of online job vacancy postings /Arthur Turrell, Bradley Speigner, Jyldyz Djumalieva, David Copple, and James Thurgood ;Automating response evaluation for franchising questions on the 2017 economic census /Joseph Staudt, Yifang Wei, Lisa Singh, Shawn Klimek, J. Bradford Jensen, and Andrew Baer ;Using public data to generate industrial classification codes /John Cuffe, Sudip Bhattacharjee, Ugochukwu Etudo, Justin C. Smith, Nevada Basdeo, Nathaniel Burbank, and Shawn R. Roberts --Uses of big data for sectoral measurement.Nowcasting the local economy: using Yelp data to measure economic activity /Edward L. Glaeser, Hyunjin Kim, and Michael Luca ;Unit values for import and export price indexes: a proof of concept /Don A. Fast and Susan E. Fleck ;Quantifying productivity growth in the delivery of important episodes of care within the Medicare program using insurance claims and administrative data /John A. Romley, Abe Dunn, Dana Goldman, and Neeraj Sood ;Valuing housing services in the era of big data: a user cost approach leveraging Zillow microdata /Marina Gindelsky, Jeremy G. Moulton, and Scott A. Wentland --Methodological challenges and advances.Off to the races: a comparison of machine learning and alternative data for predicting economic indicators /Jeffrey C. Chen, Abe Dunn, Kyle Hood, Alexander Driessen, and Andrea Batch ;A machine learning analysis of seasonal and cyclical sales in weekly scanner data /Rishab Guha and Serena Ng ;Estimating the benefits of new products /W. Erwin Diewert and Robert C. Feenstra.