Serie: Documentos de Trabajo. 1227.
Autor: Lorenzo Ricci y David Veredas.
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Resumen
Introducimos TailCoR, una nueva medida de correlación en las colas. TailCoR es una función de correlaciones lineales y no lineales, esta última caracterizada por las colas. TailCoR puede ser utilizado en numerosas aplicaciones financieras, tales como selección de cartera cuando el inversor se enfrenta a riesgo de naturaleza lineal y de colas (un caso que cubrimos en detalle). Además, TailCoR tiene una serie de ventajas: i) no está basado en argumentos asintóticos en las colas (contrariamente a coeficientes de dependencia en las colas) y se puede calcular exactamente para cualquier nivel de probabilidad; ii) no se necesita hacer un supuesto sobre la distribución de probabilidad, y iii) es simple y no se necesitan optimizaciones. Simulaciones y calibraciones de Monte Carlo ofrecen las buenas propiedades de muestras finitas de TailCoR. Una ilustración a un panel de bonos soberanos de la zona del euro muestra que antes del 2009 la correlaciones lineales se encontraban cercanas a 1 y las correlaciones no lineales estaban ausentes. Sin embargo, desde el principio de la crisis las correlaciones lineales han descendido rápidamente y las no lineales han aparecido y aumentado significativamente en 2010 y 2011.