Previsión del riesgo financiero: Teoría y práctica de la previsión del riesgo de mercado con implementación en R y MATLAB

Opiniones de los lectores

El libro 'Financial Risk Forecasting' de Jon Danielsson es un recurso valioso para la enseñanza de la previsión del riesgo financiero utilizando R. Aunque proporciona un enfoque práctico y es bien recibido por estudiantes y educadores, algunos lectores lo encuentran falto de profundidad y exhaustividad en ciertas áreas.

⬤ Enfoque equilibrado que combina teoría y práctica.
⬤ Contiene útiles ejemplos de codificación y ejercicios prácticos.
⬤ Informativo y fácil de entender tanto para estudiantes como para profesionales.
⬤ Bueno para una introducción al tema.

⬤ Algunos contenidos se tratan de forma superficial; le falta profundidad en ciertas áreas.
⬤ Ejemplos de codificación avanzada limitados, especialmente para modelos más complejos.
⬤ Problemas con código obsoleto y errores presentes en todo el libro.
⬤ Considerado demasiado breve para la amplitud de los temas tratados.

(basado en 11 opiniones de lectores)

Título original:

Financial Risk Forecasting: The Theory and Practice of Forecasting Market Risk with Implementation in R and MATLAB

Contenido del libro:

Financial Risk Forecasting es una introducción completa a la gestión práctica cuantitativa del riesgo, con especial atención al riesgo de mercado. A partir de los apuntes de los autores y de los años dedicados a la formación de profesionales en técnicas de gestión de riesgos, reúne las tres disciplinas clave de las finanzas, la estadística y la modelización (programación), para proporcionar una base sólida en las técnicas de gestión de riesgos.

Escrito por el reputado experto en riesgos Jon Danielsson, el libro comienza con una introducción a los mercados financieros y los precios de mercado, las agrupaciones de volatilidad, las colas gruesas y la dependencia no lineal. A continuación, presenta la previsión de la volatilidad con métodos univariantes y multivariantes, analizando los distintos métodos utilizados por la industria, con especial atención a la familia de modelos GARCH. La evaluación de la calidad de las previsiones se analiza en detalle. A continuación, se examinan los principales conceptos de riesgo y los modelos de previsión del riesgo, en particular la volatilidad, el valor en riesgo y la pérdida esperada. La atención se centra tanto en el riesgo en activos básicos como las acciones y las divisas, como en el cálculo del riesgo en bonos y opciones, con métodos analíticos como el VaR delta-normal y el VaR duración-normal y la simulación de Montecarlo. El libro pasa después a la evaluación de los modelos de riesgo con métodos como el backtesting, seguido de un debate sobre las pruebas de estrés. El libro concluye centrándose en la previsión del riesgo en eventos muy grandes y poco comunes con la teoría del valor extremo y considerando los supuestos subyacentes detrás de casi todos los modelos de riesgo en uso práctico -que el riesgo es exógeno- y lo que sucede cuando se violan esos supuestos.

Cada uno de los métodos presentados incluye una discusión teórica y la derivación de las ecuaciones clave, así como un análisis de los problemas que plantea su aplicación práctica. Cada método se aplica en MATLAB y R, dos de los lenguajes de programación matemática más utilizados para la previsión de riesgos, con los que el lector puede aplicar los modelos ilustrados en el libro.

El libro incluye cuatro apéndices. El primero introduce conceptos básicos de estadística y series temporales financieras a los que se hace referencia a lo largo del libro. El segundo y el tercero presentan R y MATLAB, con un análisis de la implementación básica de los paquetes de software. Y el último examina el concepto de máxima verosimilitud, especialmente cuestiones de aplicación y comprobación.

El libro va acompañado de un sitio web (www.financialriskforecasting.com-) en el que se puede descargar el código utilizado en el libro.