Proyectos de Investigación

Other results

Other extraordinary results not included in the previous sections:

  • "Bolsas y Mercados Españoles" Award, for best work about fixed income. Presented at the 25th Finance Forum congress for the work "Bid-Ask Spread Estimator from High and Low Daily Prices: A Note on its Practical Implementation for Corporate Bonds". Author Belén Nieto 

Guest Conferences to Gonzalo Rubio:

  • “25 Years of Research in Financial Economics in Spain”, XXV Aniversario del Foro de Finanzas, Universidad Pompeu Fabra, julio 2017
  • “Macroeconomics and Finance”, XV Aniversario del Encuentro del programa Finanzas Cuantitativas y Banca, FUNCAS, Madrid, julio 2017.
  • “Macroeconomía, Finanzas e Incertidumbre Política”, Lección inaugural del curso académico, Universidad CEU Cardenal Herrera, Valencia, octubre 2017.
  • “Macroeconomics, Finance, and Political Uncertainty”, Lección inaugural del curso académico del programa de Finanzas Cuantitativas y Banca Universidad de Valencia, Valencia, octubre 2017.

PHD Thesis:

  1. Título: Bank and sovereign risk: The case of European Economic and Monetary Union (dirigida por S. Sosvilla). Nombre del doctorando: M. K. Singh. Universidad, Facultad o Escuela: Programa de Doctorado en Economía de la Universitat de Barcelona. Fecha de lectura: 15 de Junio de 2018. Calificación: Sobresaliente cum laude por unanimidad. Esta tesis doctoral es el origen de algunos de los artículos mencionados en la sección correspondiente de esta memoria. En ella se analiza la interconexión entre los riesgos del sector soberano y el sector bancario en los paises de la periferia del área euro, así como el papel de los prestamistas multilaterales y el status de prestatario preferente para explicar el riesgo de quiebra soberano en los paises periféricos del área euro.
  2. Título: Sample size, skewness and leverage eectsin Value at Risk and Expected Shortfall estimation, Nombre del doctorando: L. Garcia Jorcano, Doctorado en Finanzas y Economía Cuantitativa. Universidad Complutense. Comienzo: septiembre 2012, Fecha de lectura: 20 de septiembre de 2017, Calificación: Sobresaliente cum laude, Mención Europea, Director: Alfonso Novales. Esta tesis doctoral analiza tres cuestiones: a) la estimación de un VaR insesgado en probabilidad, extendiendo a algunas distribuciones no Gaussianas los resultados existentes en la literatura, b) la relevancia de los supuestos sobre la distribución de probabilidad seguida por las innovaciones de un proceso de rentabilidades, frente a la especificación del modelo de volatilidad para dicha rentabilidad. El primer elemento se revela como mucho más importante a efectos de estimar con precisión el Valor en Riesgo (VaR), c) las propiedades de los contrastes de backtesting del VaR y la Pérdida Esperada para un conjunto de activos, en función de los modElos utilizados para la representación de sus rentabilidades.
  3. Título: Conditional risk measures and their applications, Nombre del doctorando: Javier Ojea, Universidad Complutense, Doctorado  en Finanzas y Economia  Cuantitativa. Comienzo: septiembre 2016, lectura esperada: diciembre 2018, Director: Alfonso Novales. La tesis doctoral se centra en la medición del riesgo en mercados de crédito y el contagio del mismo entre mercados financieros. En el primer capítulo se utilizan medidas de riesgo condicional (CoVaR) para analizar el contagio entre el sector financiero y la deuda soberana durante el período de crisis de ésta última. Se evalúa la eficacia de medidas de intervención del BCE para frenar la crisis de deuda soberana. En el segundo capítulo se introduce una nueva medida de riesgo que incorpora simultáneamente los conceptos de “Too big to fail” y “Too connected to fail” y se compara la estimación de los distintos episodios de riesgo con los de otras medidas (CoVaR, CoES). Se compara asimismo la identificación que una y otras medidas hacen de las entidades financieras que ofrecieron mayor riesgo sistemático durante el periodo analizado. El tercer capitulo examina el modo en que las fluctuaciones en el precio del petróleo condicionan el riesgo de una inversión en renta variable. Para ello, se estiman medias de riesgo condicional (CoVaR, CoES) para distintas carteras sectoriales en situaciones con distinto nivel de incertidumbre sobre el precio del petróleo.