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dc.contributor.advisorJiménez Triviño, Jhon Alexanderspa
dc.contributor.authorReyes Ortiz, Camilo Alfredospa
dc.date.accessioned2022-06-20T15:33:43Z
dc.date.available2022-06-20T15:33:43Z
dc.date.created2022-06-08
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10726/4464
dc.description.abstractLa implementación de estándares internacionales de Basilea I, II y III en materia regulatoria, ha permitido que los cálculos para la gestión de Riesgo sean mucho más precisos, acercando la medición y evaluación a la situación actual de los mercados. El cálculo de la exposición crediticia de derivados fue actualizado en diciembre del 2020 en Colombia, lo que ha permitido gestionar el riesgo de los derivados teniendo en cuenta elementos como las garantías, el neteo de portafolios y la medición por subyacente del derivado. Uno de los componentes principales para calcular la exposición crediticia son los factores de volatilidad estresada de los subyacentes, que son generados por la Superintendencia Financiera de Colombia (SFC en adelante) o por un proveedor de precios autorizado por esta superintendencia. Ya sea la SFC o el proveedor genera un único factor de volatilidad para cada subyacente TRM, IBR u otros. Esta volatilidad se multiplica por la raíz del tiempo del derivado para adaptar la volatilidad a diferentes plazos de vencimiento del portafolio. En este trabajo de grado se pretende presentar una alternativa metodológica para la construcción de curvas de volatilidad que permita generar factores de volatilidad estresada que se adapten mejor a los diferentes plazos de vencimientos de la exposición crediticia de derivados teniendo en cuenta diferentes nodos de tiempo.spa
dc.description.tableofcontentsMarco teórico ; Raíz del tiempo ; modelos generales autorregresivos de heteroscedasticidad condicional (GARCH, por sus siglas en inglés) ; Exposición Crediticia de Derivados; Estimación del modelo de volatilidad estresada; Pronóstico Curva de Volatilidad con el modelo eGARCH; Estimación de la exposición crediticia con los dos modelos de volatilidad; Estimación de la EC – con modelo EWMA escalado Raíz del Tiempo;spa
dc.format.extent37 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.subjectTasa Representativa del Mercadospa
dc.subjectMercado Bursátilspa
dc.subjectCambios de preciospa
dc.subject.ddc658.15 Gestión financieraspa
dc.titleCurvas de volatilidad estresada de TRM para el cálculo de exposición crediticia de derivadosspa
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.subject.lembMatemáticas financierasspa
dc.subject.lembFinanzas - Modelos matemáticosspa
dc.subject.lembAnálisis financierospa
dc.subject.lembNegocios - Modelos matemáticosspa
dc.subject.lembInversiones (Matemáticas)spa
dc.subject.lembDerivados de créditospa
dc.subject.lembDerivados financierosspa
dc.subject.lembInstituciones financierasspa
dc.identifier.localMMB / R457 2022
dc.rights.localAcceso restringidospa
dc.description.degreenameMagíster en Mercados Bursátiles, CESA.spa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.publisher.programMaestría en Mercados Bursátilesspa
dc.publisher.grantorColegio de Estudios Superiores de Administración - CESAspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Caso de estudio - Maestríaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis


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