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Based on a General Dynamic Factor Model with infinite-dimensional factor space, we develop a new estimation and forecasting procedures for conditional covariance matrices in high-dimensional time series. The performance of our approach is evaluated via Monte Carlo experiments, outperforming many alternative methods. The new procedure is used to construct minimum variance portfolios for a high-dimensional panel of assets. The results are shown to achieve better out-of-sample portfolio performance than alternative existing procedures., info:eu-repo/semantics/published

In this paper we use the conditional Value at Risk (CoVaR) and CoVaR variation ( ∆ CoVaR) proposed by Adrian and Brunnermeier (2008, 2011, 2016) to estimate the Peruvian stock mar- ket risk (through the IGBVL) conditioned on the international financial market (given that the S&P500) and conditioned on three of the main commodities exported by Peru: copper, silver and gold. Moreover, the CoVaR measures are compared with the VaR of the IGBVL to understand the differences using conditional and unconditional risk measure estimators. The results show that both CoVaR and ∆ CoVaR are useful indicators to measure the Peruvian stock market risk. En este trabajo utilizamos el Valor en Riesgo condicional (CoVaR) y la variación CoVaR ( ∆ CoVaR) propuestos por Adrian and Brunnermeier (2008, 2011, 2016) para estimar el riesgo bursátil peruano (a través del IGBVL) condicionado en el mercado internacional (dado por el índice S&P500) y condicionado en tres de los principales comodities exportados por el Perú: cobre, plata y oro. Además, las medidas CoVaR son comparadas con el VaR del IGBVL para entender las diferencias al utilizar medidas de riesgo condicionales e incondicionales. Los resultados muestran que ambas medidas CoVaR and ∆ CoVaR constituyen indicadores útiles para estimar el riesgo bursátil peruano. Fil: Zevallos, Mauricio. Universidade Estadual de Campinas; Brasil Fil: Villarreal, Fernanda Soledad. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina Fil: Del Carpio, Carlos. Entrepreneurial Finance Lab; Perú Fil: Abbara, Omar. Universidade Estadual de Campinas; Brasil

Recientemente la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP publicó el reglamento sobre requerimientos de capital por riesgo de mercado con el objetivo de adecuar la legislación peruana a los estándares recomendados por el Comité de Supervisión Bancaria de Basilea. Esta disposición exige que las instituciones del sistema financiero calculen capital a través de uno de dos métodos: el Método Estándar provisto por el ente regulador, o el de modelos internos para la estimación del valor en riesgo desarrollados por estas instituciones. En el presente trabajo, se evalúan tres métodos para el cálculo de capital: elMétodo Estándar y dos alternativas de modelos internos, una basada en el método RiskmetricsTM y otra basada en el método CAViaR. Se compara la suficiencia de capital lograda por cada método sobre una serie de portafolios de control conformados por acciones peruanas. En particular, se evalúa la eficacia de cada método considerando el periodo de estrés desatado a fines de 2008 tras la quiebra de Lehman Brothers.

Given the extensive participation of mining stocks in the Peruvian stock market, the Lima Stock Exchange (BVL) provides an ideal setting for exploring both the impact of metal returns on mining stock returns and stock market volatility, and the comovements between mining stock returns and metal returns. This research is a first attempt to explore these issues using international metal prices and the prices of the most important mining stocks on the BVL and the IGBVL index. To achieve this, we use univariate GARCH models to model individual volatilities, and the Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) method and multivariate GARCH models with time-varying correlations to model comovements in returns. We found that Peruvian mining stock volatilities mimic the behavior of metal volatilities and that there are important correlation levels between metals and mining stock returns. In addition, we found time-varying correlations with distinctive behavior in different periods, with rises potentially related to international and local historical events. Dada la amplia participación de acciones mineras en el mercado de valores peruano, la Bolsa de Valores de Lima (BVL) resulta un escenario ideal para explorar tanto el impacto de los ren- dimientos de acciones de metales en los rendimientos de las acciones mineras y la volatilidad del Mercado de valores, así como los co-movimientos entre los rendimientos de las acciones mineras y los rendimientos de los metales. Este estudio es un primer intento en explorar estos temas usando precios internacionales de los metales y los precios de las acciones mineras más importantes de la BVL y del índice IGBVL. Para conseguir esto, hemos usado modelos GARCHunivariados para modelar las volatilidades individuales, y el método de Media Móvil Ponderada Exponencialmente (EWMA) y modelos GARCH multivariados con correlaciones de variantes en el tiempo a modelos de co-movimientos en rendimientos. Hemos encontrado que las volatilidades imitan el comportamiento de las volatilidades de los metales y que hay importantes niveles de correlación entre los metales y el retorno de las acciones mineras. Adicionalmente, encontramos correlaciones variantes en el tiempo con un comportamiento distintivo en periodos diferentes, el que aumenta potencialmente en relación con eventos históricos internacionales o nacionales.