Análisis del riesgo de mercado, econometría financiera práctica

Título original:

Market Risk Analysis, Practical Financial Econometrics

Contenido del libro:

Escrito por la catedrática Carol Alexander, destacada especialista en riesgos de mercado, Practical Financial Econometrics constituye la segunda parte de la colección de cuatro volúmenes Análisis de riesgos de mercado. Presenta las técnicas econométricas que suelen aplicarse a las finanzas con una exposición crítica y selectiva, haciendo hincapié en las áreas de la econometría, como GARCH, cointegración y cópulas, que son necesarias para resolver problemas en el análisis del riesgo de mercado. El libro abarca material para un curso de postgrado de un semestre sobre econometría financiera aplicada de una forma muy pedagógica, ya que cada vez que se introduce un concepto se ofrece un ejemplo empírico, y siempre que es posible se ilustra con una hoja de cálculo Excel.

En conjunto, los cuatro volúmenes de Market Risk Analysis ilustran prácticamente todos los conceptos o fórmulas con un ejemplo numérico práctico o un estudio de caso empírico más extenso. En los cuatro volúmenes hay aproximadamente 300 ejemplos numéricos y empíricos, 400 gráficos y figuras y 30 casos prácticos, muchos de ellos en hojas de cálculo Excel interactivas disponibles en el CD-ROM adjunto. Los ejemplos empíricos y estudios de casos específicos de este volumen son los siguientes:

⬤ Análisis factorial con regresiones ortogonales y utilizando factores de componentes principales.

⬤ Estimación de parámetros GARCH y E-GARCH simétricos y asimétricos, normales y t de Student.

⬤ Densidades de cópulas normales, t de Student, Gumbel, Clayton, de mezcla normal, y simulaciones a partir de estas cópulas con aplicación al VaR y a la optimización de carteras.

⬤ Análisis de componentes principales de curvas de rendimiento con aplicaciones a inmunización de carteras y gestión de activos/pasivos.

⬤ Simulación de rendimientos GARCH de mezcla normal y conmutación de Markov.

⬤ Seguimiento de índices y negociación por pares basados en la cointegración, con corrección de errores y modelización de la respuesta al impulso.

⬤ Modelos de regresión de conmutación de Markov (código Eviews).

⬤ Predicción de la estructura temporal GARCH con objetivos de volatilidad.

⬤ Regresiones cuantílicas no lineales con aplicaciones a la cobertura.