La medición y gestión (manejo) del riesgo es una disciplina relativamente nueva, que ha surgido con gran dinamismo después de episodios de inestabilidad y crisis financieras que se presentaron en las décadas del ochenta y noventa, como por ejemplo: la crisis de la deuda externa en la mayoría de países latinoamericanos en los ochenta, la caída de la Bolsa de Nueva York en 1987, la explosión de las burbujas financieras e inmobiliarias en Japón en los noventa y la de las empresas “.com” a finales de los noventa, el “tequilazo” en México durante 1994, la crisis financiera en el sudeste asiático en 1997 y las de Rusia y Argentina en 1997 y en 1998, respectivamente. En 2008 y 2009 tras la crisis inmobiliaria y la caída de todas las bolsas de valores del mundo, las medidas de riesgo se han convertido de nuevo en una fuente de discusión. Las discusiones entre académicos, administradores de riesgo y reguladores han puesto de manifiesto la necesidad de afinar las medidas de riesgo disponibles. Es más, la crisis de 2008 antes de terminar la medición del riesgo como un área de estudio, ha creado la necesidad de continuar ajustando las actuales medidas de riesgo. Este libro presenta los principios presentes en los modelos de medición de riesgo de mercado más empleados en la actualidad.

Using panel quantile regressions for 11 advanced and 10 emerging market economies, we show that the conditional distribution of GDP growth depends on financial conditions, with growth-at-risk (GaR)—defined as growth at the lower 5th percentile—more responsive than the median or upper percentiles. In addition, the term structure of GaR features an intertemporal tradeoff: GaR is higher in the short run; but lower in the medium run when initial financial conditions are loose relative to typical levels, and the tradeoff is amplified by a credit boom. This shift in the growth distribution generally is not incorporated when solving dynamic stochastic general equilibrium models with macrofinancial linkages, which suggests downside risks to GDP growth are systematically underestimated.

This book gathers selected papers presented at the conference of the Forum for Interdisciplinary Mathematics (FIM), held at Palau Macaya, Barcelona, on 18 to 20 November, 2015. The event was co-organized by the University of Barcelona (Spain), the Spanish Royal Academy of Economic and Financial Sciences (Spain) and the Forum for Interdisciplinary Mathematics (India). This instalment of the conference was presented with the title “Applied Mathematics and Computational Intelligence” and particularly focused on the use of Mathematics and Computational Intelligence techniques in a diverse range of scientific disciplines, as well as their applications in real-world problems. The book presents thirty peer-reviewed research papers, organised into four topical sections: on Mathematical Foundations; Computational Intelligence and Optimization Techniques; Modelling and Simulation Techniques; and Applications in Business and Engineering. This book will be of great interest to anyone working in the area of applied mathematics and computational intelligence and will be especially useful for scientists and graduate students pursuing research in these fields.