El impacto de las técnicas VaR en los mercados financieros : enfoque basado en la simulación multiagente

Author

Llacay Pintat, Bàrbara

Director

Ramírez Sarrió, Dídac, 1946-

Tutor

Ramírez Sarrió, Dídac, 1946-

Date of defense

2016-01-29

Pages

269 p.



Department/Institute

Universitat de Barcelona. Facultat d'Economia i Empresa

Abstract

En los últimos años se ha popularizado el uso de sistemas VaR (valor en riesgo) para controlar el riesgo de las instituciones financieras, e incluso en los Acuerdos de Basilea se promueve este tipo de modelos con fines regulatorios; sin embargo, diversos investigadores han advertido de que los sistemas VaR contribuyen a uniformizar el comportamiento de los inversores, y en determinadas circunstancias esto puede amplificar la inestabilidad del mercado, en lugar de reducirla. Basándonos en estos antecedentes, estudiamos la capacidad potencial de los sistemas VaR de incrementar la inestabilidad financiera. Para ello hemos escogido un paradigma de modelación que permite captar tanto el efecto que el mercado tiene sobre las acciones individuales de los inversores, como el efecto global que emerge de sus acciones agregadas: la simulación basada en agentes. Nuestro análisis se divide en tres etapas u objetivos intermedios: · Construcción y validación de un modelo base. Para poder analizar el efecto del VaR es necesario contar con un modelo que nos permita comparar la dinámica del mercado cuando los inversores utilizan sistemas VaR y cuando no lo hacen. Para que este análisis pueda ser fiable, es necesario partir de un modelo base que sea válido. En la literatura de modelación basada en agentes es habitual construir modelos donde los agentes operan de acuerdo con una estrategia fundamentalista o técnica, porque tradicionalmente estas han sido los principales tipos de estrategia de inversión en renta variable. Siguiendo este enfoque construimos un modelo de agentes fundamentalistas y técnicos que presenta ciertas ventajas respecto a la literatura disponible. Para asegurar la validez del modelo, estudiamos cómo éste reproduce el comportamiento empírico de los mercados de acciones. · Extensión del modelo base: En los últimos años las estrategias long-short han ganado un gran peso en los mercados de acciones, y por ello extendemos el modelo base de inversores fundamentalistas y técnicos introduciendo agentes con una estrategia long-short. Este es el primer modelo basado en agentes que incorpora este tipo de estrategia, por lo que supone una innovación respecto al estado del arte en modelación multiagente de mercados financieros. · Estudio del efecto de los sistemas VaR. Finalmente, extendemos el modelo dando a los agentes la posibilidad de controlar el riesgo de su cartera mediante un modelo VaR. Comprobamos que el uso de este tipo de sistemas contribuye a inestabilizar el mercado, y estudiamos en qué condiciones es más probable que emerjan episodios extremos. Además, utilizamos nuestro modelo para analizar el impacto de dos regulaciones destinadas a reducir la prociclicalidad de los sistemas VaR de gestión de riesgo: el uso de límites anticíclicos o de VaR estresado (introducido en el Acuerdo de Basilea III).

Keywords

Models matemàtics; Modelos matemáticos; Mathematical models; Mètodes estadístics; Métodos estadísticos; Statistical methods; Variables (Matemàtica); Variables (Matemáticas); Variables (Mathematics); Gestió del risc; Gestión del riesgo; Risk management; Risc (Economia); Riesgo (Economía); Mercat financer; Mercado financiero; Financial market

Subjects

33 - Economics. Economic science

Knowledge Area

Ciències Jurídiques, Econòmiques i Socials

Documents

BLLP_TESIS.pdf

3.978Mb

 

Rights

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