Ciencias Sociales
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11285/582997
Pertenecen a esta colección Tesis y Trabajos de grado de los Doctorados correspondientes a las Escuelas de Gobierno y Transformación Pública, Humanidades y Educación, Arquitectura y Diseño, Negocios y EGADE Business School.
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- Análisis del VaR de índices bursátiles durante las crisis financieras de 2007–2008 y 2019-2020 usando conglomerados jerárquicos no supervisados(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2024-12-04) Ruiz Rivera, Felipe Javier; Valencia Herrera, Humberto; emimmayorquin; Santillán Salgado, Roberto Joaquín; Castillo Huerta, Edgar Rodolfo; EGADE Business School); Campus Ciudad de MéxicoEste estudio presenta un análisis comparativo de modelos de agrupamiento jerárquico aplicados a índices financieros de América, Europa y Asia, utilizando la distancia en kilómetros y variables económicas como el PIB y el VaR. El análisis se basó en los rendimientos calculados de los precios de cierre de los índices AEX, DJI, FCHI, FTSE, GDAXI, GSPC, GSPTSE, HSI, IBEX, IXIC, KS11, MXX, N225 y SSEC. Los periodos de estudio definidos a largo plazo fueron 2005-2010 y 2017-2020. El primer periodo se dividió en tres diferentes subperíodos 2005-06, 2007-08, 2009-10 antes, durante y después de la crisis financiera inmobiliaria; mientras que el segundo en los subperiodos 2017-18, 2019-20, 2021-22 antes, durante y después de la crisis sanitaria por el COVID19. La comparación de la distancia-VaR se llevó a cabo con un modelo de gravedad económica básica utilizando la distancia y el PIB nominal histórico considerando ambos periodos de crisis. Se emplearon el estadístico de Hopkins y el Índice de Silhouette previo a la agrupación para evaluar la idoneidad de los datos para ser agrupados, para la construcción de los dendrogramas se usó la distancia euclidiana inter clústeres y el método de enlace Ward para como criterio de ligamiento intra clúster. Los agrupamientos obtenidos se evaluaron mediante el índice de Dunn y el Índice Rand ajustado (ARI). Los hallazgos de este estudio proporcionan información sobre la solidez de los resultados de agrupamiento a pesar de las variaciones temporales indicadas por la correlación PIB-VaR, estos 5 resultados tienen implicaciones importantes para la gestión de riesgos y las estrategias de inversión, poniendo de relieve la necesidad de diversificación y evaluación periódica de riesgos en la gestión de carteras
- Propuesta de un modelo alternativo de valuación de empresas estratégicas, que exploran y explotan recursos naturales propiedad de una nación (Caso Pemex)(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2016-09-02) Espinosa Elguea, Araceli; Valencia Herrera, Humberto; Membrillo Hernández, Fausto; Isaac Dubcovsky, Gerardo ArturoEl realizar un ejercicio de valuación de empresas descentralizadas que exploran y explotan recursos naturales (como es el caso de Pemex), interpretándolas bajo la óptica de un “Vehículo de Propósito Especial” (VPE), modelado como deuda estructurada, permite un análisis más profundo cuando la entidad no es dueña de los activos generadores de su flujo operativo, cuando presenta un capital contable negativo, cuando su generación de flujo libre de efectivo es negativo y cuando está sujeta a un régimen fiscal asumido como pagos de regalías que no le permiten la deducibilidad de la deuda. Además, dada su elevada carga tributaria que la obligan a emitir deuda para financiar sus inversiones de capital, no es claro si podrá generar recursos para cubrir sus pasivos laborales y/o financieros particularmente si hay reducciones en los precios de los energéticos, por lo que se modelan estas obligaciones como opciones. En resumen, a través de este enfoque de análisis y valuación se facilita la identificación de factores clave en el desempeño operativo y financiero de la entidad, permite modelar escenarios y opciones implícitas, resultando en una herramienta valiosa para sus inversionistas.
- Hedging and optimization of energy asset portfolios(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey) Barrera Rivera, Roberto Raymundo; Valencia Herrera, Humberto; lagdtorre; Hernández Aramburo, Luis Alfredo; Rivera González, Igor Patricio; EGADE Business School; Campus Santa FeThis thesis includes three papers on hedging and optimization of energy asset portfolios. The regulatory scheme for natural gas (NG) prices in Mexico is described and the behavior of international and domestic gas prices and the peso-dollar exchange rate from January 2012 to June 2017 is analyzed. Statistical analysis reveals that volatility in the daily growth rate of international NG prices exceeds daily fluctuations in the exchange rate. Based on this knowledge, the behavior of First-Hand Sales prices is modeled, and two price hedging strategies are proposed, one through futures and the other through swaps. Given how First-Hand Sales prices are calculated, the optimal futures hedge should consider the acquisition of gas futures one and two months prior as well as contemporary exchange rate futures. Based on a hedging strategy that includes NG futures and using an MGARCH VCC (MGARCH stands for Multivariate Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity and VCC for Variable Conditional Correlation) model, conditional variances were estimated with lags of 20 and 40 days between the prices of NG Futures. Dynamic hedges of NG were calculated assuming theoretical futures prices of the US dollar in Mexican pesos. By applying backtesting, it was found that the forecasts of optimal hedge ratios improve with short prediction periods and proximate observed data. The dynamic hedging model proposed can be extended to other fuel markets. The importance of hedging NG prices derives from the size of the market and the extent of the risks to which the market participants are exposed. Using the share price data of six energy companies of Latin America and other regions and two crude oil futures, this thesis proposes the integration of hedging portfolios and the calculation of efficient frontiers under different risk measures. The original financial series are transformed into new ones to improve the risk measurement. With the new series obtained through simulation with the support of the Extreme Value Theory and t-copulas, different conditional risk measures are calculated. These conditional risk measures are used to solve the hedging and optimization problems. Non-linear integer programming techniques are used to obtain these solutions. The programming codes used to generate the new series and solve the hedging and optimization problems are presented in the annexes. Due to the economic value and the volatility of energy markets, hedging strategies and portfolio optimization are useful tools to reduce non-desired levels of risk or to avoid unnecessary costs.