Extreme Value Theory: An Application to the Peruvian Stock Market Returns

Abstract

Utilizando observaciones diarias de los índices y retornos del mercado de valores Peruano desde Enero 3, 1990 hasta Mayo 31, 2013, se modela la distribución de probabilidad de pérdida diaria, se estiman los cuantiles máximos y las probabilidades de la cola de esta distribución así como también se modelan los extremos a través de un umbral máximo. Esto se utiliza para obtener mejores mediciones del Valor en Riesgo (VaR) y el Expected Short-Fall (ES) a 95% y 99%. Uno de los resultados en el cálculo del bloque máximo anual de los retornos negativos del mercado de valores es la observación de que el mayor retorno negativo del mercado de valores (diario) es 12.44% en 2011. El parámetro de forma es igual a -0.020 y 0.268 para los bloques anual y trimestral, respectivamente. En el primer caso tenemos que la función de distribución no degenerada es de tipo Gumbel. En el otro caso, tenemos una distribución de espesor de cola de tipo Fréchet. Las estimaciones del VaR y el ES son más altos mediante la distribución generalizada de Pareto (GPD) en comparación con la distribución Normal y las diferencias al 99.0% son notables. Por último, la estimación no paramétrica de la cola usando el índice de Hill y el cuantil de rentabilidad negativa del mercado de valores muestra gran inestabilidad.

Using daily observations of the index and stock market returns for the Peruvian case from January 3, 1990 to May 31, 2013, this paper models the distribution of daily loss probability, estimates maximum quantiles and tail probabilities of this distribution, and models the extremes through a maximum threshold. This is used to obtain the better measurements of the Value at Risk (VaR) and the Expected Short-Fall (ES) at 95% and 99%. One of the results on calculating the maximum annual block of the negative stock market returns is the observation that the largest negative stock market return (daily) is 12.44% in 2011. The shape parameter is equal to -0.020 and 0.268 for the annual and quarterly block, respectively. Then, in the .rst case we have that the non-degenerate distribution function is Gumbel-type. In the other case, we have a thick-tailed distribution (Fréchet). Estimated values of the VaR and the ES are higher using the Generalized Pareto Distribution (GPD) in comparison with the Normal distribution and the di¤erences at 99.0% are notable. Finally, the non-parametric estimation of the Hill tail-index and the quantile for negative stock market returns shows quite instability.