Resumen de An extreme value theory approach for measuring financial risk in the Uruguayan pension funds
- español
Los métodos tradicionales para las medidas de riesgo financiero adoptan distribuciones normales como un patrón del comportamiento del retorno financiero. Evaluar la probabilidad de eventos extremos y raros es un tema importante en la gestión del riesgo de carteras financieras.
En este trabajo, utilizamos picos sobre el umbral (POT, en inglés) modelo de la teoría del valor extremo (EVT, en inglés) y distribución General de Pareto (GPD, en inglés), que puede dar una descripción más precisa sobre la distribución de la cola de pérdidas financieras.
Las técnicas EVT y POT proporcionan modelos estadísticos bien establecidos para el cómputo de las medidas de riesgo extremo como el nivel de retorno, valor en riesgo y déficit previsto. En este trabajo aplicamos estas técnicas a una serie de pérdidas diarias de AFAP SURA durante un período de 19 años (1997-2016). AFAP SURA es el segundo mayor fondo de Pensiones en Uruguay con más de 315.000 clientes y activos de 2,2 millones de dólares bajo gestión. Nuestra principal conclusión es que el modelo POT puede ser útil para evaluar el tamaño de eventos extremos. VaR los enfoques basados en el supuesto de distribución normal sobreestiman percentiles bajos (debido a la estimación de varianza alta) y subestiman percentiles altos (debido a colas pesadas). La ausencia de valores extremos en el supuesto de distribución normal subestimar la estimación del déficit esperado de percentiles altos. El enfoque de valor extremo es consistente con respecto a las pérdidas reales observadas.
- English
Traditional methods for financial risk measures adopt normal distributions as a pattern of the financial return behavior. Assessing the probability of rare and extreme events is an important issue in the risk management of financial portfolios. In this paper, we use Peaks Over Threshold (POT) model of Extreme Value Theory (EVT), and General Pareto Distribution (GPD), which can give a more accurate description on tail distribution of financial losses. The EVT and POT techniques provide well established statistical models for the computation of extreme risk measures like the Return Level, Value at Risk and Expected Shortfall. In this paper we apply these techniques to a series of daily losses of AFAP SURA over an 19-year period (1997- 2016). AFAP SURA is the second largest pension fund in Uruguay with more than 315,000 clients, and over USD 2,2 billion assets under management. Our major conclusion is that the POT model can be useful for assessing the size of extreme events. VaR approaches based on the assumption of normal distribution overestimate low percentiles (due to the high variance estimation), and underestimate high percentiles (due to heavy tails). The absence of extreme values in the assumption of normal distribution underestimate the Expected Shortfall estimation for high percentiles. The extreme value approach appears consistent with respect to the actual losses observed.
