Gestión Cuantitativa de Riesgos en Mercados Volátiles con un Marco Basado en Expectiles para el Índice FTSE

Quantitative Risk Management in Volatile Markets with an Expectile-Based Framework for the FTSE Index

July 16, 2025

Autores: Abiodun Finbarrs Oketunji

cs.AI

Resumen

Esta investigación presenta un marco para la gestión cuantitativa del riesgo en mercados volátiles, centrándose específicamente en metodologías basadas en expectiles aplicadas al índice FTSE 100. Las medidas tradicionales de riesgo, como el Valor en Riesgo (VaR), han demostrado limitaciones significativas durante períodos de estrés en los mercados, como se evidenció durante la crisis financiera de 2008 y los posteriores períodos de volatilidad. Este estudio desarrolla un marco avanzado basado en expectiles que aborda las deficiencias de los enfoques convencionales basados en cuantiles, proporcionando una mayor sensibilidad a las pérdidas en las colas y una mejor estabilidad en condiciones extremas del mercado. La investigación emplea un conjunto de datos que abarca dos décadas de rendimientos del FTSE 100, incorporando períodos de alta volatilidad, caídas del mercado y fases de recuperación. Nuestra metodología introduce formulaciones matemáticas novedosas para modelos de regresión de expectiles, técnicas mejoradas de determinación de umbrales utilizando análisis de series temporales y procedimientos robustos de retroprueba. Los resultados empíricos demuestran que el Valor en Riesgo basado en expectiles (EVaR) supera consistentemente las medidas tradicionales de VaR en diversos niveles de confianza y condiciones de mercado. El marco muestra un rendimiento superior durante períodos volátiles, con un riesgo de modelo reducido y una precisión predictiva mejorada. Además, el estudio establece pautas prácticas para la implementación en instituciones financieras y proporciona recomendaciones basadas en evidencia para el cumplimiento regulatorio y la gestión de carteras. Los hallazgos contribuyen significativamente a la literatura sobre la gestión del riesgo financiero y ofrecen herramientas prácticas para los profesionales que operan en entornos de mercado volátiles.

English

This research presents a framework for quantitative risk management in volatile markets, specifically focusing on expectile-based methodologies applied to the FTSE 100 index. Traditional risk measures such as Value-at-Risk (VaR) have demonstrated significant limitations during periods of market stress, as evidenced during the 2008 financial crisis and subsequent volatile periods. This study develops an advanced expectile-based framework that addresses the shortcomings of conventional quantile-based approaches by providing greater sensitivity to tail losses and improved stability in extreme market conditions. The research employs a dataset spanning two decades of FTSE 100 returns, incorporating periods of high volatility, market crashes, and recovery phases. Our methodology introduces novel mathematical formulations for expectile regression models, enhanced threshold determination techniques using time series analysis, and robust backtesting procedures. The empirical results demonstrate that expectile-based Value-at-Risk (EVaR) consistently outperforms traditional VaR measures across various confidence levels and market conditions. The framework exhibits superior performance during volatile periods, with reduced model risk and enhanced predictive accuracy. Furthermore, the study establishes practical implementation guidelines for financial institutions and provides evidence-based recommendations for regulatory compliance and portfolio management. The findings contribute significantly to the literature on financial risk management and offer practical tools for practitioners dealing with volatile market environments.