%0 Journal Article
%T INTRADAY-PATTERNS IN THE COLOMBIAN EXCHANGE MARKET INDEX AND VaR: EVALUATION OF DIFFERENT APPROACHES PATRONES DEL IGBC Y VALOR EN RIESGO: EVALUACI¨®N DEL DESEMPE O DE DIFERENTES METODOLOG¨ªAS PARA DATOS INTRA-D¨ªA
%A Alonso-Cifuentes Julio C¨¦sar
%A Serna-Cort¨¦s Manuel
%J Revista Colombiana de Estad¨ªstica
%D 2012
%I Universidad Nacional de Colombia
%X This paper evaluates the performance of 16 different parametric, nonparametric and one semi-parametric specifications to calculate the Value at Risk (VaR) for the Colombian Exchange Market Index (IGBC). Using high frequency data (10-minute returns), we model the variance of the returns using GARCH 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 regarding returns¡¯ behavior: Normal distribution and t distribution. This exercise is performed using two different ten-minute intraday samples: 2006-2007 and 2008-2009. For the first sample, we found that the best model is a TGARCH(1,1) without day-of the week or hour-of-the-day effects. For the 2008-2009 sample, we found that the model with the correct conditional VaR coverage would be the GARCH(1,1) with the day-of-the-week effect, and the hour-of-the-day effect. Both methods perform better under the t distribution assumption. El documento eval¨²a el desempe o de 16 m¨¦todos param¨¦tricos, uno no param¨¦trico y uno semiparam¨¦trico, para estimar el VaR (Valor en Riesgo) de un portafolio conformado por el ¨ªndice General de la Bolsa de Valores de Colombia (IGBC). El ejercicio se realiza analizando dos muestras de datos intra-d¨ªa con una periodicidad de 10 minutos para los per¨ªodos 2006-2007 y 2008-2009. Los modelos param¨¦tricos evaluados consideran la presencia o no de patrones de comportamiento, tales como: el efecto ¡°Leverage¡±, el efecto d¨ªa de la semana, el efecto hora y el efecto d¨ªa-hora. Nuestros resultados muestran que para la primera muestra el mejor modelo es un TGARCH(1,1) sin el efecto d¨ªa de la semana ni la hora del d¨ªa y bajo el supuesto de una distribuci¨®n t. Para la segunda muestra, 2008-2009, el m¨¦todo que presenta el mejor comportamiento corresponde al modelo GARCH(1,1), que tiene en cuenta el efecto del d¨ªa y la hora. Estos dos modelos presentan una correcta cobertura condicional y menor funci¨®n de p¨¦rdida.
%K Leverage
%K Finance
%K GARCH model
%K Risk estimation
%K Stock returns
%U http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-17512012000100007