Medidas de Riesgo

Procedimiento de estimación¹⁹

En el subapartado anterior se presentaban diferentes alternativas de cara a la medición del riesgo. El procedimiento de estimación del parámetro l del modelo MMPE descrito por RiskMetrics es el de la minimización de la raíz cuadrada del error cuadrático medio²⁰. Por otra parte, suele utilizarse el método de máxima verosimilitud de cara a estimar los parámetros del modelo GARCH (1, 1). Lógicamente, al ser el modelo MMPE un caso particular del GARCH (1, 1) (tal y como hemos podido ver anteriormente), ambos pueden estimarse por el método de máxima verosimilitud, que es el que utilizaremos en este trabajo.

No obstante, la alternativa que se aborda en el estudio consiste en estimar el modelo GARCH por el método Variance Targeting propuesto por Engle y Mezrich (1996), que consiste en dar un valor a la varianza a largo plazo -s2- igual a la varianza muestral, lo que hace que el GARCH (1, 1) se transforme en un modelo que depende únicamente de dos parámetros²¹, y la ecuación resultante:

[5]

se estima mediante el método de máxima verosimilitud.

Los dos procedimientos comentados en los párrafos anteriores, MMPE y Variance Targeting, se estiman utilizando la macro Solver de la hoja de cálculo Excel²².

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19 Puede verse una descripción detallada en Hull (2000).

20 Puede verse en J. P. Morgan / Reuters (1996) o en Mina y Xiao (2001).

21 Ya que el término independiente del modelo GARCH (1, 1) debe ser igual a s2(1 – a1 – b1).

22 Tenemos así un procedimiento que está al alcance de muchos usuarios.