Value-at-Risk: una comparación del modelo GARCH con distribución de error normal y t-Student durante la pandemia

El objetivo principal de esta investigación es comparar la optimalidad de dos carteras de inversión que utilizan el criterio de minimización del Value at Risk (VaR). La volatilidad es estimada mediante un modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva generalizada GARCH (1,1) que difiere en la distribución de los errores: normal y t-student. El portafolio fue creado con las acciones provenientes de 9 stocks del sector financiero que cotizan en EE.UU. La comparación entre estos dos modelos concluye que el modelo de colas anchas fue superior al normal, debido al mayor número de aciertos durante la mayoría de los eventos, incluso reportó una alta precisión en uno de los eventos antes de que la OMS declare al Sars-Cov-2 como pandemia, momento a partir del cual ambos modelos llegan a ser deficientes, aunque el modelo de colas anchas mantiene una leve ventaja en dichos eventos.