El Valor en Riesgo (VaR) es una medida utilizada para calcular el límite de la posible pérdida de valor de un portafolio, con un nivel de confianza definido. Existen métodos tradicionales para calcularlo, como son Simulación Histórica y Varianza-Covarianza; sin embargo, ambos se apoyan del pasado para explicar el futuro, por lo que, ante eventos que ocurren por primera vez, su estimación del riesgo se ve limitada. En esta investigación se plantea una forma de preparar al mercado financiero para una próxima pandemia u otro evento de riesgo futuro. Se hace uso del método de Cópulas, siguiendo una distribución t-student, que proporciona una forma de definir la estructura de correlación entre dos o más variables, independientemente de las formas de sus distribuciones de probabilidad. Los resultados obtenidos demuestran que la estimación del VaR es más precisa y consistente, bajo el método de Cópulas que por los métodos tradicionales.

Value at Risk (VaR) is a measure used to calculate the limit of the possible loss of value of a portfolio with a defined confidence level. There are traditional methods to calculate it such as Historical Simulation and Variance-Covariance; however, both rely on the past to explain the future, so in the face of events occurring for the first time, their risk estimate is limited. This research proposes a way to prepare the financial market for an upcoming pandemic or other future risk event. The Copulas method is used following a t-student distribution that provides a way to define the correlation structure between two or more variables, regardless of the shapes of their probability distributions. The results obtained show that the estimation of VaR is more accurate and consistent under the Copulas method than by traditional methods.

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