Resumen

MARINO USTACARA, Daniel  y  MELO VELANDIA, Luis Fernando. Régression quantile dynamique pour la mesure de la valeur en risque: une application aux données colombiennes. Cuad. Econ. [online]. 2019, vol.38, n.76, pp.23-49. ISSN 0121-4772.  https://doi.org/10.15446/cuad.econ.v37n76.57654.

Dans ce document, on évalue la valeur en risque (VaR) en utilisant des méthodes semiparamétriques basées sur la régression quantile linéaire et non linéaire. En particulier, on utilise plusieurs caractérisations de la famille de modèles CAViaR (conditional autoregressive value at risk). Ces modèles permettent de saisir des faits stylisés des séries financières et évitent d’imposer des hypothèses en rapport avec la distribution des actifs financiers. En outre, ces méthodologies sont comparées avec des techniques de VaR traditionnelles pour le taux de change représentatif du marché, un indice de prix de bons de dette publique et l’indice de la bourse de valeurs de Colombie, pour la période comprise entre décembre 2007 et novembre 2015. En général, on trouve que les mesures de risque de marché selon ces méthodologies donnent un meilleur résultat que les traditionnelles.

JEL: C32, C52, G10.

Palabras clave : valeur en risque; régression quantile; régression quantile non linéaire; processus CAViaR..

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