El uso de la volatilidad implícita en el modelado de la varianza condicional puede mejorar la predicción de la volatilidad y la estimación del var y cvar

Resumen

Este trabajo tiene como objetivo incorporar el índice s&p/bmv ipc vix en la ecuación de la varianza
de los modelos garch, egarch, figarch y fiegarch, con el fin de mejorar la predicción de la volatilidad
condicional y estimación del var y cvar para las posiciones corta y larga en el mercado
accionario de la Bolsa Mexicana de Valores. Los resultados de la prueba estadística pps muestran que
el índice s&p/bmv ipc vix proporciona información adicional para mejorar la predicción de la volatilidad
condicional, pero su valor económico es mínimo. Los resultados del backtesting revelan que
las medidas var-fiegarchvix, var -egarchvix, cvar-figarchvix y cvar-garchvix presentan el
mejor desempeño para la estimación correcta del riesgo en los niveles de confianza convencionales
para ambas posiciones. Aunque la superioridad del modelo figarch es evidente para estimar el
cvar de la posición corta. Los hallazgos tienen importantes implicaciones para la administración de
riesgos y regulación financiera.
Palabras clave: Volatilidad implícita, Predicción de la volatilidad, Valor en riesgo.
Clasificación JEL: C22, G1 y G15.