En el presente trabajo se estudia la medida basada en Expectiles (EVaR) propuesta por Kuan et al (2009) como alternativa frente a las medidas de riesgo Value at risk y Expected Shortfall. Se modela el EVaR bajo dos enfoques: Modelos Paramétricos y Semiparamétricos, utilizando la medida de riesgo basada en cuantiles como modelo de referencia en la estimación de la exposición de riesgo de las diferentes series de tiempo univariadas (COLCAP, TRM y S&P 500). A su vez se utiliza la función de perdida sugerida por Bellini y Di Bernardino (2015) con el fin de comparar el desempeño de los diferentes modelos aplicados en el ejercicio empírico. El estudio sugiere a la medida de riesgo basadas en Expectiles como una posible propuesta dentro de las medidas de riesgo convencionales.
