Comparación de diferentes metodologías MGARCH para la estimación del VaR de activos financieros
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Resumen
Este trabajo presenta una comparación empírica de metodologías MGARCH —OGARCH, GOGARCH, BEKK y EWMA— aplicadas a la estimación de matrices de covarianzas condicionales y su impacto en el cálculo del Valor en Riesgo (VaR) de un portafolio financiero. Utilizando datos de cotización de las acciones en bolsa de empresas de sectores de vehículos eléctricos y fabricantes de baterías en el mercado de valores
chino, se evalúa el desempeño de cada modelo en términos de ajuste, parsimonia y capacidad para capturar la transmisión de volatilidad. Los resultados muestran que GOGARCH ofrece un equilibrio entre robustez
y eficiencia computacional, mientras que modelos como BEKK, aunque detallados, enfrentan desafíos de sobreparametrización. Se concluye que la elección del modelo óptimo depende del contexto, tamaño del
portafolio y objetivos específicos de gestión de riesgo. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
This study presents an empirical comparison of MGARCH methodologies—OGARCH, GOGARCH, BEKK, and EWMA—applied to the estimation of conditional covariance matrices and their impact on the calculation of Value at Risk (VaR) for a financial portfolio. Using stock price data from publicly traded companies in the electric vehicle and battery manufacturing sectors within the Chinese equity market, the performance of each model is evaluated in terms of goodness of fit, parsimony, and ability to capture volatility transmission dynamics. The results indicate that GOGARCH provides a balanced trade-off between robustness and computational efficiency, whereas models such as BEKK, despite their structural flexibility, face challenges related to overparameterization. It is concluded that the selection of the optimal model depends on the specific context, portfolio size, and the objectives of risk management