Medellín - Ciencias - Maestría en Ciencias - Estadística · 2026
Comparación de diferentes metodologías MGARCH para la estimación del VaR de activos financieros
Este trabajo presenta una comparación empírica de metodologías MGARCH —OGARCH, GOGARCH, BEKK y EWMA— aplicadas a la estimación de matrices de covarianzas condicionales y su impacto en el cálculo del Valor en Riesgo (VaR) de un portafolio financiero. Utilizando datos de cotización de las acciones en bolsa de empresas de sectores de vehículos eléctricos y fabricantes de baterías en el mercado de valores chino, se evalúa el desempeño de cada modelo en términos de ajuste, parsimonia y capacidad para capturar la transmisión de volatilidad. Los resultados muestran que GOGARCH ofrece un equilibrio entre robustez y eficiencia computacional, mientras que modelos como BEKK, aunque detallados, enfrentan desafíos de sobreparametrización. Se concluye que la elección del modelo óptimo depende del contexto, tamaño del portafolio y objetivos específicos de gestión de riesgo. (Texto tomado de la fuente)