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dc.contributor.authorAndrade Cóndor, Felipe Alexander-
dc.date.accessioned2015-11-20T21:09:16Z-
dc.date.available2015-11-20T21:09:16Z-
dc.date.issued2014-
dc.identifier.citationAndrade Cóndor, F. A. (2014).Aplicación de la Teoría de Cópulas en modelos de riesgo de crédito: Determinación y análisis del Valor en Riesgo y Pérdida Esperada en la Cola. 178 hojas. Quito : EPN.es_ES
dc.identifier.otherT-MVE/0278/CD 5626-
dc.identifier.urihttp://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/11959-
dc.descriptionEn este artículo se presenta una aplicación de la teoría de cópulas a un portafolio de crédito, para conocer su estructura de dependencia y estimar indicadores de riesgo financiero. Para la aplicación primero se estimaron las distribuciones marginales de las distribuciones univariadas de la tasa de incumplimiento y del monto de exposición en base a la información histórica; luego se construyeron las cópulas, y por último con estos dos insumos se aplicó el Teorema de Sklar por medio de la construcción de Modelos de Distribuciones Multivariadas de Cópulas y la generación de escenarios. Los resultados indican que, al 99,5% de confianza, el portafolio analizado puede presentar una pérdida máxima de 21.423.543,99 USD en un período de 30 días. En condiciones normales de mercado, en un mes al mismo nivel de confianza, la máxima pérdida que puede presentar el portafolio es 18.649.516,91 USD (Credit VaR). De modificarse algún factor y empeorarse las condiciones de mercado, la Pérdida Esperada en la Cola puede alcanzar un valor de 21.487.961,16 USD al 99,50% de confianza. Comparando los resultados de la Teoría de Cópulas con los de otras metodologías, se demuestra que los indicadores que no utilizan ésta teoría subestiman los resultados y eventos extremos.es_ES
dc.description.abstractThis paper is an application of the theory of copulas to a loan portfolio, to know its dependence structure and estimate financial risk indicators. For the application first, the univariate marginal distributions were estimated from the default rate and the amount of exposure based on historical information, then copulas were built. Finally with these two inputs Sklar's theorem was applied by means of the construction of models of Multivariate Copula Distributions and scenario generation. The results indicate that using 99.5% confidence level the portfolio can present a Maximum Loss of $ 21,423,543.99 over a period of 30 days. Under normal market conditions, within the same confidence level in onemonth period, the maximum loss that can present the portfolio is $ 18,649,516.91 (Credit VaR). Modifying some factors and market conditions worsen, once the maximum loss was overcome, the expected loss after the Credit VaR, ie. the Expected Shortfall can reach a value of $ 21,487,961.16 at 99.50% confidence. Comparing the results of the theory of copulas with other methodologies shows that the indicators do not use this theory underestimate the results and extreme events.es_ES
dc.description.sponsorshipCapa Santos, Holger Anibal, directores_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsopenAccess-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.subjectGestión financieraes_ES
dc.subjectIndicadores de riesgoes_ES
dc.subjectRiesgos financieroses_ES
dc.titleAplicación de la Teoría de Cópulas en modelos de riesgo de crédito: Determinación y análisis del Valor en Riesgo y Pérdida Esperada en la Colaes_ES
dc.typemasterThesises_ES
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