Estimating the Spectral Risk Measure with Distorted Functions over Normal and Uncertainty Market Events
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Resumen
Modelos como el VaR y el CVaR han demostrado no ser eficaces en predecir pérdidas en crisis, como la pandemia de covid-19. Aunque son coherentes bajo condiciones normales de mercado, no asignan peso a las pérdidas por su tamaño, especialmente en eventos extremos. Este estudio propone un enfoque robusto en la implementación de una medida espectral de riesgo basada en funciones de distorsión para mejorar la estimación de pérdidas en eventos normales y extremos de mercado, superando las limitaciones de mediciones tradicionales. Al integrar funciones de distorsión, se tiene una medida espectral que asigna peso a las pérdidas por el tamaño de esta, y se ajusta a perfiles aversos o inexpertos, así como para aquellos experimentados, midiendo el riesgo de mercado correctamente. Este enfoque optimiza la gestión de portafolios, mejora la estimación de riesgos, afina las prácticas financieras y bancarias, y robustece la medición de riesgo de mercado.
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