2019-05-292019-05-292008-02-15http://repositorio.redinvestigadores.org/handle/Riec/15Este documento realiza una descripción de las medidas de dependencia con sus principales ventajas y desventajas y presenta a la cópula como una estructura flexible que permite caracterizar diferentes tipos de dependencia. Adicionalmente, introduce el uso de la cópula en la medición de riesgo financiero, tomando como ejemplo un portafolio compuesto por tres activos representativos del mercado colombiano. Las pruebas de desempeño o de backtesting del valor en riesgo calculado por diferentes metodologías en los años 2006 y 2007 muestran que las mejores son aquellas que modelan la dependencia en media y varianza, tales como modelos VAR-GARCH-Cópula(t) y VAR-GARCH-Cópula(normal). Las técnicas con el peor desempeño son Riskmetrics y la basada en el supuesto de normalidad.94 páginas: tablas, gráficasPDFspaOpen AccessDependenciaCópulaRiesgo de mercadoMétodos de simulación de Monte Carlo.Working paperC31 - Cross-Sectional Models; Spatial Models; Treatment Effect Models; Quantile Regressions; Social Interaction ModelsC52 - Model Evaluation, Validation, and SelectionG10 - General Financial Markets: GeneralG10 - General Financial Markets: GeneralRiesgo financiero -- Mediciones -- Metodología -- 2006-2007Método de MontecarloRiesgo (Economía) -- Mediciones -- Metodología -- 2006-2007Acceso abiertoAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0C32 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusión; representación de espacios de estadosC52 - Evaluación, contraste y selección de modelosG10 - Mercados financieros en general: Generalidades