Análisis del riesgo de mercado de los fondos de pensión en México Un enfoque con modelos autorregresivos Fecha de recepción

ResumenLas Sociedades de Inversión de los Fondos de Ahorro para el Retiro en México (SIEFORES) se cotizan cotidianamente en la Bolsa Mexicana de Valores y su valor se determina con base en los activos en su portafolio. Este artículo estudia el comportamiento de los rendimientos y la volatilidad de las SIEFORES. La evidencia econométrica indica la presencia de integración fraccionaria en los rendimientos.Adicionalmente, se detectan clusters de volatilidad y exceso de curtosis, característica usualmente asociada a una volatilidad cambiante en el tiempo, pero también con alta persistencia. Los hallazgos anteriores indican que los rendimientos y su volatilidad pueden representarse adecuadamente mediante un modelo ARFIMA-FIGARCH. Nuestros resultados aportan información valiosa para una calibración más precisa de los modelos de administración de riesgos en las SIEFORES, en beneficio de la estabilidad financiera y económica del país, así como también para una mejor protección del valor de los ahorros para el retiro de los trabajadores. AbstractThe Investment Funds Specialized in Retirement Savings in Mexico (Sociedades de Inversión de los Fondos de Ahorro para el Retiro, known as SIEFORES) are quoted daily in the Mexican Stock Exchange (Bolsa Mexicana de Valores). This paper analyzes the behavior of returns and volatility of SIEFORES. The econometric evidence suggests the presence of fractional integration. Additionally, it detects volatility clusters and excess kurtosis, a characteristic usually associated with time changing and highly persistent volatility. The above findings indicate that returns and volatility may be modeled with an ARMA-FIGARCH model. Our results lies in providing information to enhance accuracy of risk management models that may be used by SIEFORES. Improved risk management techniques may better protect the value of workers retirement savings and turn beneficial to Mexico's financial and economic stability.

Las actividades de negocios requieren obtener, organizar y administrar información a través de la gran cantidad de datos que se están produciendo. En los fondos de cobertura, las ventas en corto y la valuación de derivados, los agentes cambian sus estrategias para mejorar los beneficios, y sólo los mejores sobreviven: la mutación y la selección natural son los elementos que permiten continuar. Cuando las reglas del mercado cambian o los nuevos jugadores entran, los agentes se adaptan o mueren. En realidad, la información no se distribuye homogéneamente. En este artículo se formula un modelo híbrido de 3 etapas: modelo de un mercado de negociación de alta frecuencia mediante procesos Poisson compuestos no-estacionarios, un perceptrón multicapa entrenado con retro-propagación y finalmente estimadores basados en distribuciones alfa-estables, como un primer paso en el desarrollo de un sistema de operación para mercados de alta frecuencia.