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Resumen:
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La estimación de las medidas de riesgo es un area de gran importancia en la industria financiera. Las medidas de riesgo juegan un papel principal en la gesti on del riesgo y en el c alculo del capital requerido. El documento Basilea III [13] ha sugerido medir el riesgo en condiciones de tensi on mediante la P erdida Esperada (ES), en lugar del Valor en Riesgo (VaR), a un nivel de con anza del 97:5%. Este cambio viene motivado por las atractivas propiedades te oricas del ES como medida de riesgo y por las limitaciones del VaR. En particular, el VaR no captura el "riesgo de cola". En esta transici on, el principal reto al que se enfrentan las instituciones nancieras es la falta de disponibilidad de herramientas sencillas para la evaluaci on de las predicciones del ES, esto es, backtesting del ES. El objetivo de la tesis es comparar la performance de una variedad de modelos para la estimaci on del VaR y del ES para un conjunto de activos de diferente naturaleza: ndices de mercado, acciones, bonos, tipos de cambio y materias primas. A lo largo de la tesis, entendemos por \modelo" VaR o por \modelo" ES una especi caci on dada por un modelo de volatilidad condicional combinado con una distribuci on de probabilidad que suponemos siguen las innovaciones estandarizadas...
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