An evaluation of the use of non-Gaussian distributions in risk management

Abstract

La tesis consta de tres capítulos:El primero aborda la modelización de regresiones dinámicas con heterocedasticidad bajo ausencia de normalidad. Se desarrollan contrastes de normalidad y t de Student, y se muestra la importancia del supuesto distribucional en una aplicación al NASDAQ.El segundo analiza cómo reaccionan los activos financieros a movimientos de factores de mercado. Se desarrollan contrastes para la dependencia lineal y la que genera la t de Student. Finalmente, en una aplicación a la industria de los hedge funds se muestra la importancia de la dependencia no lineal y sus implicaciones.El tercer capítulo estudia la valoración de activos derivados en un contexto de ausencia de normalidad. Se emplea la distribución SNP, que permite obtener fórmulas cerradas para opciones Europeas, así como relacionar las medidas real y neutral al riesgo. Los resultados se aplican a opciones sobre el S&P 500.