FCAE - Inversión, financiación y control
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Examinando FCAE - Inversión, financiación y control por Autor "Alonso Cifuentes, Julio César"
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Ítem Introducción al análisis de riesgo financiero(Universidad Icesi, 2008-01-01) Berggrun Preciado, LuisLa medición y gestión (manejo) del riesgo es una disciplina relativamente nueva,que ha surgido con gran dinamismo después de episodios de inestabilidad y crisis financieras que se presentaron en las décadas del ochenta y noventa (como por ejemplo: la crisis de la deuda externa en la mayoría de países latinoamericanos en los ochenta, la caída de la Bolsa de Nueva York en 1987, la explosión de las burbujas financieras e inmobiliarias en Japón en los noventa y la de las empresas “.com” a finales de los noventa, el “tequilazo” en México durante 1994, la crisis financiera en el sudeste asiático en 1997, y las de Rusia y Argentina en 1997 y en 1998, respectivamente). Estos acontecimientos, materializaciones de los riesgos existentes, han puesto de manifiesto la necesidad de la medición y el manejo de riesgo en un mundo cada vez más interconectado. Así, hoy en día la medición y la gestión del riesgo se han convertido en rutina ineludible en las instituciones financieras y tesorerías de grandes firmas. Los riesgos que enfrenta una organización pueden ser de distinta naturaleza.Ítem Patrones del IGBC y Valor en Riesgo: Evaluación del desempeño de diferentes metodologías para datos intra-día(Universidad Icesi, 2009-09-01) Alonso Cifuentes, Julio CésarThis paper evaluate the performance of 17 different parametric and non-parametric specifications and high frequency data for Colombian exchange market index (IGBC). We model the variance of the return using GARCH-M and TGARCH models that take in account the leverage effect, the day-of-the-week effect, and the hour-of-the-day effect. We estimate those models under two assumptions of the behavior of the returns: Normal distribution and t distribution. These exercise is performed for two different ten-minute intraday samples: 2006-2007 and 2008-2009. For the first sample, we found that the best model is a GARCCH-M (1,1) with the hour-of-the-day effect. For the 2008-2009 sample, we found that the model with the correct conditional VaR coverage would be the GARCH-M with the day-of-the-week effect, and the hour-of-the-day effect.Ítem ¿Qué tan buenos son los patrones del IGBC para predecir su comportamiento? : Una aplicación con datos de alta frecuencia(Universidad Icesi, 2009-11-30) Alonso Cifuentes, Julio César; García, Juan CarlosEl objetivo del artículo es evaluar la utilidad de patrones de comportamiento para predecir el comportamiento futuro del Índice General de la Bolsa de Colombia (IGBC). Para tal fin, se emplearon 18 diferentes especificaciones del modelo GARCH-M y datos de alta frecuencia. Los modelos considerados tienen en cuenta el efecto Leverage, el efecto Día de la Semana, el efecto Hora y el efecto Día-Hora. Se evalúan 115 pronósticos para los siguientes 10 minutos para cada uno de los 18 modelos, empleando estadísticas descriptivas y las pruebas de Granger y Newbold (1977) y Diebold y Mariano (1995). Se encuentra que la mejor especificación es la que no tiene en cuenta el efecto día-hora en la media ni en la varianza.Ítem ¿Qué tan buenos son los patrones del IGBC para predecir su comportamiento?: una aplicación con datos de alta frecuencia. Financial market and its patterns: a forecast evaluation with high frequency data(Universidad Icesi, 2008-03-01) Alonso Cifuentes, Julio CésarUsing 18 different specifications of the GARCH-M model and high frequency data for the Colombian exchange market index (IGBC), we evaluate the out-of-sample performance of the models. The models considered take in account the leverage effect, the day-of-the-week effect, and the hour-of-the-day effect. We evaluate 1000 one-step-ahead rolling forecasts for each of the 18 models. Using different descriptive statistics and the Granger and Newbold (1976) test and the Diebold and Mariano (1995) test, we found that the best model would be the GARCH-M without the leverage effect, the day-of-the-week effect, and the hour-of-the-day effect.Ítem Relative Salary Efficiency of PGA Tour Golfers: A Dynamic Review.(Tulane University, 2011-03-24) Alonso Cifuentes, Julio CésarBased on one-year sample, Nero (2001) estimated golfers' earnings using four performance measures. We study the effects of the golfers’ abilities and skills on their earnings by estimating a production function for four different years (1995, 2000, 2005 and 2009). Our findings suggest that the effect of each skill and ability changes over time. In this sense, our results show that previous work as Nero (2001) cannot be extrapolated to other years. We also show that a dynamic approach is needed to understand the nature of professional golfers' job performanceÍtem Valor en riesgo : evaluación del desempeño de diferentes metodologías para 5 países latinoamericanos(Universidad Icesi, 2013-01-01) Alonso Cifuentes, Julio César; Chaves, Juan ManuelThis paper evaluates the performance of 20 different methods (parametric, and semi-parametric, and nonparametric), as well as the historical simulation method, to estimate the next-trading-day value-at risk (VaR) of a representative portfolio for 5 different Latin American countries (Argentina, Brasil, Colombia and Peru). We found that the non-parametric (i.e. historic simulation), and the semi-parametric methods were the best way to estimate the risk among the twenty different methods evaluated for all the countries in the sample.Ítem Valor en Riesgo: Evaluación del desempeño de diferentes metodologías para 7 países latinoamericanos(Universidad Icesi, 2006-08-01) Alonso Cifuentes, Julio CésarThis paper evaluates the performance of different parametric and semiparametric methods, as well as the historical simulation method, to estimate the nexttrading- day VaR of 7 representative portfolios for 7 different Latin American countries. It is found that there is not a single model that outperforms the others. For a 95% confident level, parametric models with EWMA and TGARCH specification to update the volatility outperforms the others. On the other hand, those models over-estimate the “true” VaR for a 99% confidence level.