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Pairs trading : aplicação no mercado acionário brasileiro

Kabashima, Ernesto Masamitsu
Fonte: Fundação Getúlio Vargas Publicador: Fundação Getúlio Vargas
Tipo: Dissertação
Português
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27.27%
Esta dissertação estuda a aplicação da estratégia Pairs Trading no mercado acionário brasileiro. Envolve basicamente a identificação de pares de ações que tenham movimentos de preço semelhantes e posteriormente a operação do diferencial entre seus preços. É possível observar no mercado a existência de um valor de equilíbrio de longo prazo para alguns pares de ações e quando o diferencial divergir de certa quantidade pré-definida opera-se o diferencial no intuito de que o mesmo retorne ao seu valor de equilíbrio de longo prazo, ou seja, espera-se que ocorra uma reversão à média do diferencial. A metodologia para a identificação desses pares de ações que descrevem movimentos semelhantes vem do conceito de cointegração. Essa metodologia é aplicada sobre as ações do índice Bovespa de 04-Jan-1993 a 30-Jun-2005. Inicialmente é feita uma pré-seleção dos pares de ações via correlação, ou medida de distância. Para a seleção final é feito o teste de cointegração, onde é utilizado o método de Dickey-Fuller aumentado (Augmented Dickey-Fuller test – ADF) para verificar a existência de raiz unitária da série de resíduo da combinação linear do logaritmo dos preços. Após a seleção, os pares são simulados historicamente (backtesting) para se analisar a performance dos retornos dos pares de ações...

Pairs trading: uma aplicação ao mercado acionário brasileiro

Longo, Eduardo Menescal Lustosa
Fonte: Fundação Getúlio Vargas Publicador: Fundação Getúlio Vargas
Tipo: Dissertação
Português
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Neste trabalho, verificamos viabilidade de aplicação da estratégia de pairs trading no mercado acionário brasileiro. Diferentemente de outros estudos do mesmo tema, construímos ativos sintéticos a partir de uma combinação linear de preços de ações. Conforme Burgeois e Minko (2005), utilizamos a metodologia de Johansen para a formação dos pares a serem testados. Após a identificação de pares cointegrados, para assegurar a estacionaridade do ativo sintético contruído a partir da relação linear de preços das ações, utilizamos os testes DF-GLS e KPSS e filtramos àqueles que apresentavam raiz unitária em sua série de tempo. A seguir, simulamos a estratégia (backtesting) com os pares selecionados e para encontrar os melhores parâmetros, testamos diferentes períodos de formação dos pares, de operação e de parâmetros de entrada, saída e stop-loss. A fim de realizarmos os testes de forma mais realista possível, incluímos os custos de corretagem, de emolumentos e de aluguel, além de adicionar um lag de um dia para a realização das operações

Value at risk e expectes shortfall : medidas de risco e suas propriedades : um estudo empírico para o mercado brasileiro

Moraes, Camila Corrêa
Fonte: Fundação Getúlio Vargas Publicador: Fundação Getúlio Vargas
Tipo: Dissertação
Português
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27.27%
Value at Risk (VaR) e Expected Shortfall (ES) são modelos quantitativos para mensuração do risco de mercado em carteiras de ativos financeiros. O propósito deste trabalho é avaliar os resultados de tais modelos para ativos negociados no mercado brasileiro através de quatro metodologias de backtesting - Basel Traffic Light Test, Teste de Kupiec, Teste de Christoffersen e Teste de McNeil e Frey – abrangendo períodos de crise financeira doméstica (2002) e internacional (2008). O modelo de VaR aqui apresentado utilizou duas abordagens – Paramétrica Normal, onde se assume que a distribuição dos retornos dos ativos segue uma Normal, e Simulação Histórica, onde não há hipótese a respeito da distribuição dos retornos dos ativos, porém assume-se que os mesmos são independentes e identicamente distribuídos. Também foram avaliados os resultados do VaR com a expansão de Cornish-Fisher, a qual visa aproximar a distribuição empírica a uma distribuição Normal utilizando os valores de curtose e assimetria para tal. Outra característica observada foi a propriedade de coerência, a qual avalia se a medida de risco obedece a quatro axiomas básicos – monotonicidade, invariância sob translações, homogeneidade e subaditividade. O VaR não é considerado uma medida de risco coerente...

Value at risk como método de mensuração e gerenciamento de riscos de mercado : uma análise de modelos paramétricos

Hinterholz, Eduardo Mathias
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso Formato: application/pdf
Português
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A utilização de modelos paramétricos para mensurar Value at Risk tem, como elemento fundamental, a estimação da volatilidade da série de retornos do ativo/portfólio em questão. Para isto, neste trabalho este parâmetro foi obtido da série de retornos do Índice Bovespa (IBOV), através de modelos que pressupõem sua constância ao longo do tempo e outros que se baseiam em sua dependência e, em seguida, aplicados a fim de gerar medidas de Value at Risk para um horizonte de um dia, sendo os mesmos devidamente testados através de métodos de Backtesting. Conclui-se que os modelos de variância condicionada são bastante mais sensíveis a oscilações do mercado, refletindo com melhor precisão a situação presente e, quanto mais aderem aos dados, melhores estimativas de Value at Risk geram.; Measuring Value at Risk using parametric models has its fundamental issue centered in the estimation of the variance of the asset/portfolio return series. This parameter is obtained herein from the series of returns of the Bovespa Index (IBOV) through models based on the assumption of constant variance and others that allow for conditional variance. Subsequently, these models are applied in order to generate one day Value at Risk estimates...

Volatility forecasts and value-at-risk estimation using TGARCH model

Ruivo, Sandra Cristina Rosa
Fonte: Instituto Superior de Economia e Gestão Publicador: Instituto Superior de Economia e Gestão
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em /05/2007 Português
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Mestrado em Finanças; Value-at-Risk (VaR) has emerged in recent years as a standard tool to measure and control the risk, mainly the market risk, of financial portfolios. It measures the worst loss to be expected of a portfolio over a given time horizon at a given level of confidence. The calculation of Value-at-Risk commonly, involves estimation of the volatility return price and quantile of standardized returns. In this paper, two parametric techniques were used to estimate the volatility of the returns (market prices) of a Portuguese Financial Institution portfolio. Although to achieve the quantiles of standardized returns, both parametric technique and one nonparametric technique were considered. The quality of the measuring result was analysed through the backtesting technique for the forecasting multiperiod. In this study it is revealed that AR(1)-TGARCH methodology produces the most accurate VaR forecast, for one day holding period. The volatility forecasts for the two other holding periods, considering the three methodologies, revealed to be biased.

Modeling volatility: an assessment of the value at risk approach

Vieira, Joana Bruno
Fonte: Instituto Universitário de Lisboa Publicador: Instituto Universitário de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2012 Português
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Mestrado em Finanças; Value at Risk (VaR) tornou-se uma das mais populares técnicas de medição e controlo de risco, nomeadamente risco de mercado. Esta medida diz-nos qual a perda máxima esperada de um activo ou portfólio para um determinado período de tempo dado um certo intervalo de confiança. Nesta tese, pretende-se verificar a adequação de alguns modelos de heteroscedasticidade condicional para estimar e modelizar a volatilidade dos retornos. Para isso, consideraram-se os seguintes modelos: EWMA, GARCH, A-PARCH, E-GARCH e GJR-GARCH e diferentes índices e taxas de câmbio representativos de áreas geográficas distintas, também como dois activos com características particulares: o ouro e o petróleo. A performance dos modelos na estimação do VaR foi analisada com recurso às técnicas de backtesting nomeadamente ao teste de Kupiec (1995) e Christoffersen (1998). Com este estudo é revelado que o método GARCH e GJR-GARCH conseguem prever o VaR de uma forma mais precisa do que os restantes modelos considerados para os dois níveis de confiança analisados (95% e 99%).; The Value at Risk (VaR) became one of the most popular technics for risk measuring and control, especially for market risk. This type of measure tells us which is the maximum expected lost for an asset or portfolio...

Aplicação do CF@R e de cenários de stress no gerenciamento de riscos corporativos

Januzzi,Flávia Vital; Perobelli,Fernanda Finotti Cordeiro; Bressan,Aureliano Angel
Fonte: Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas - FIPE Publicador: Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas - FIPE
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/09/2012 Português
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O presente estudo compara dois métodos para estimação do fluxo de caixa em risco (CF@R), a saber: o modelo autorregressivo integrado com médias móveis (ARIMA) e o método de vetores autorregressivos com mecanismo de correção de erros (VAR/VECM) com variáveis exógenas, ambos aplicados ao contexto do setor elétrico brasileiro. O artigo contribui com a literatura existente pela aplicação de dois métodos com o objetivo de escolher as melhores estimativas de CF@R, objetivando melhorar o gerenciamento dos riscos corporativos: o backtesting das estimativas de fluxo de caixa em risco e a geração de cenários de stress, ambos usando simulação de Monte Carlo. A última técnica averiguou os impactos de cenários extremos (obtidos a partir da distribuição dos fatores de risco), tais como o racionamento de energia, sobre a estimativa futura do fluxo de caixa operacional.

Estimation Risk Effects on Backtesting for Parametric Value-at-Risk Models

Escanciano, Juan Carlos; Olmo, Jose
Fonte: Center for Applied Economics and Policy Research Publicador: Center for Applied Economics and Policy Research
Tipo: Trabalho em Andamento Formato: 488151 bytes; application/pdf
Português
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37.79%
This paper has been revised. The revised version is at http://hdl.handle.net/2022/3190; One of the implications of the creation of Basel Committee on Banking Supervision was the implementation of Value-at-Risk (VaR) as the standard tool for measuring market risk. Thereby the correct specification of parametric VaR models became of crucial importance in order to provide accurate and reliable risk measures. If the underlying risk model is not correctly specified, VaR estimates understate/overstate risk exposure. This can have dramatic consequences on stability and reputation of financial institutions or lead to sub-optimal capital allocation. We show that the use of the standard unconditional backtesting procedures to assess VaR models is completely misleading. These tests do not consider the impact of estimation risk and therefore use wrong critical values to assess market risk. The purpose of this paper is to quantify such estimation risk in a very general class of dynamic parametric VaR models and to correct standard backtesting procedures to provide valid inference in specification analyses. A Monte Carlo study illustrates our theoretical findings in finite-samples. Finally, an application to S&P500 Index shows the importance of this correction and its impact on capital requirements as imposed by Basel Accord...

Estimation Risk Effects on Backtesting for Parametric Value-at-Risk Models

Escanciano, Juan Carlos; Olmo, Jose
Fonte: Center for Applied Economics and Policy Research Publicador: Center for Applied Economics and Policy Research
Tipo: Trabalho em Andamento Formato: 478785 bytes; application/pdf
Português
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37.79%
Revised version of http://hdl.handle.net/2022/1037; One of the implications of the creation of Basel Committee on Banking Supervision was the implementation of Value-at-Risk (VaR) as the standard tool for measuring market risk. Thereby the correct specification of parametric VaR models became of crucial importance in order to provide accurate and reliable risk measures. If the underlying risk model is not correctly specified, VaR estimates understate/overstate risk exposure. This can have dramatic consequences on stability and reputation of financial institutions or lead to sub-optimal capital allocation. We show that the use of the standard unconditional backtesting procedures to assess VaR models is completely misleading. These tests do not consider the impact of estimation risk and therefore use wrong critical values to assess market risk. The purpose of this paper is to quantify such estimation risk in a very general class of dynamic parametric VaR models and to correct standard backtesting procedures to provide valid inference in specification analyses. A Monte Carlo study illustrates our theoretical findings in finite-samples. Finally, an application to S&P500 Index shows the importance of this correction and its impact on capital requirements as imposed by Basel Accord...

Measuring financial risk : comparison of alternative procedures to estimate VaR and ES

Nieto, María Rosa; Ruiz, Esther
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: Trabalho em Andamento Formato: application/pdf
Publicado em /12/2008 Português
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We review several procedures for estimating and backtesting two of the most important measures of risk, the Value at Risk (VaR) and the Expected Shortfall (ES). The alternative estimators differ in the way the specify and estimate the conditional mean and variance and the conditional distribution of returns. The results are illustrated by estimating the VaR and ES of daily S&P500 returns.

Construcción de un indicador técnico para tomar posiciones en Euro bajo el análisis de las herramientas promedios móviles y Macd a través de la metodología del backtesting durante el periodo de 1998 hasta 2008

Riveros Medina, Luz Ángela; Toro García, Karla Eugenia; Santos Vega, Gustavo, dir.
Fonte: Universidade La Sabana Publicador: Universidade La Sabana
Tipo: Tese de Doutorado
Português
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El objetivo de este trabajo es construir un indicador técnico que permita tomar posiciones de compra o venta en el activo euro, se desarrollo haciendo un análisis del activo bajo las herramientas Macd y Promedios Móviles aplicando el modelo de backtesting desde 1998 hasta el 2008, se realizo un análisis de retrocesos sobre señales de compra y venta por cada una de las herramientas y se confirmo si efectivamente se cumplió la predicción dada, se determino la distribución de probabilidad mediante un histograma de frecuencias y se confirmo mediante análisis de hipótesis, por último se obtuvo el costo de entrar al mercado con un oscilador o un indicador, generando el punto de rebote en la tendencia.

VaR performance during the subprime and sovereign debt crises: An application to emerging markets

B. Del Brio, Esther; Mora-Valencia, Andr??s; Perote, Javier
Fonte: Elsevier Publicador: Elsevier
Tipo: article; info:eu-repo/semantics/article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion; Art??culo; publishedVersion
Português
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Highly volatile scenarios, such as those provoked by the recent subprime and sovereign debt crises, have questioned the accuracy of current risk forecasting methods. This paper adds fuel to this debate by comparing the performance of alternative specifications for modeling the returns filtered by an ARMA-GARCH: Parametric distributions (Student's t and skewed-t), the extreme value theory (EVT), semi-nonparametric methods based on the Gram???Charlier (GC) expansion and the normal (benchmark). We implement backtesting techniques for the pre-crisis and crisis periods for stock index returns and a hedge fund of emerging markets. Our results show that the Student's t fails to forecast VaR during the crisis, while the EVT and GC accurately capture market risk, the latter representing important savings in terms of efficient regulatory capital provisions.

Valor en riesgo del portafolio de TES de los bancos colombianos

Solano Caicedo, Raulinso Enrique
Fonte: Facultad de Economía Publicador: Facultad de Economía
Tipo: info:eu-repo/semantics/masterThesis; info:eu-repo/semantics/acceptedVersion Formato: application/pdf
Publicado em 17/08/2014 Português
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En este trabajo se realiza la medición del riesgo de mercado para el portafolio de TES de un banco colombiano determinado, abordando el pronóstico de valor en riesgo (VaR) mediante diferentes modelos multivariados de volatilidad: EWMA, GARCH ortogonal, GARCH robusto, así como distintos modelos de VaR con distribución normal y distribución t-student, evaluando su eficiencia con las metodologías de backtesting propuestas por Candelon et al. (2011) con base en el método generalizado de momentos, junto con los test de independencia y de cobertura condicional planteados por Christoffersen y Pelletier (2004) y por Berkowitz, Christoffersen y Pelletier (2010). Los resultados obtenidos demuestran que la mejor especificación del VaR para la medición del riesgo de mercado del portafolio de TES de los bancos colombianos, es el construido a partir de volatilidades EWMA y basado en la distribución normal, ya que satisface las hipótesis de cobertura no condicional, independencia y cobertura condicional, al igual que los requerimientos estipulados en Basilea II y en la normativa vigente en Colombia.; In this paper I develop the measurement of market risk for the TES portfolio for a colombian bank, addressing the issue of forecasting Value–at–Risk (VaR) using different multivariate volatility measures: EWMA...

Cálculo del valor en riesgo y pérdida esperada mediante R: empleando modelos con volatilidad constante.

Alonso Cifuentes, Julio César; Semaán, Paul
Fonte: Facultad de Ciencias Administrativas y Económicas Publicador: Facultad de Ciencias Administrativas y Económicas
Tipo: article; Artículo Formato: PDF; 15 p.; Electrónico
Português
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Este documento discute de manera breve el concepto de VaR (Value at Risk) y ES (Expected Shortfall) para introducir el uso del software estadístico gratuito R y el paquete VaR. Se ilustra paso a paso la estimación del VaR empleando la simulación histórica, un método paramétrico que supone una distribución normal con varianza constante y un método semi-paramétrico que modela la cola de la distribución de los retornos usando la distribución generalizada de Pareto. Así mismo, se detalla como calcular el ES y realizar el backtesting al interior de la muestra (“in sample”) y por fuera de la muestra (“out of sample”). Los ejemplos se realizan para la TCRM. Este documento está dirigido a estudiantes de maestría en finanzas, maestría en economía y últimos semestres de pregrado en economía. Además por la sencillez del lenguaje, puede ser de utilidad para cualquier estudiante o profesional interesado en calcular las medidas mas empeladas de riesgo de mercado.

Comparación empírica de modelos de valor en riesgo (VAR) para un portafolio compuesto por el peso colombiano, el real brasilero y el peso mexicano

Castro Ramírez, John Wilmar; Tamura Mazo, Sayuri P.
Fonte: Universidad Icesi; Facultad de Ciencias Administrativas y Económicas; Maestría en Administración Publicador: Universidad Icesi; Facultad de Ciencias Administrativas y Económicas; Maestría en Administración
Tipo: masterThesis; Tesis de maestría Formato: PDF; 20 p.; Electrónico
Português
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RESUMEN: El objetivo de este trabajo es evaluar diferentes metodologías para estimar el VaR de un portafolio compuesto por tres monedas, el peso colombiano, el real brasilero y el peso mexicano. La evaluación se hizo por medio de la comparación empírica de los siguientes métodos: Simulación Histórica, Volatilidad Constante, Promedio Móvil con Ponderaciones Exponenciales, y tres modelos Garch multivariados: Diagonal VECH, Constant Conditional Correlation y Diagonal BEKK. Por medio de las pruebas de Kupiec (1995), López (1998) y Christoffersen (1998) fue posible determinar que el modelo de Volatilidad Constante no ofrece la cobertura deseada y que el modelo GARCH multivariado Diagonal BEKK, de varianza no constante, ofrece la cobertura deseada y presenta menores pérdidas.; ABSTRACT: The purpose of this paper is to evaluate different methods to estimate VaR for a portfolio of Colombian peso, Brazilian real and Mexican peso. The evaluation was done thru the empirical comparison of the following methods: Historical Simulation, Constant Volatility, EWMA, and three multivariate GARCH models: Diagonal VECH, Constant Conditional Correlation and Diagonal BEKK. Backtesting proved that the constant volatility model does not offer the coverage needed...

Comparação de métodos de value-at-risk para medição do risco em rendibilidades de taxas de câmbio

Ferreira, Ana Filipa de Carvalho
Fonte: Universidade de Lisboa Publicador: Universidade de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2015 Português
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Tese de mestrado em Matemática Financeira, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2015; Este estudo tem como principal objetivo comparar métodos de previsão do VaR (Value at Risk), com o intuito de medir o risco financeiro das rendibilidades da taxa de câmbio EUR/USD. Iremos analisar o comportamento da série considerada no período temporal de 2009 a 2015, onde inicialmente a taxa de câmbio sofre um aumento, face à desvalorização do USD em relação ao EUR. As subidas e descidas do EUR/USD durante este período temporal, foram provenientes, principalmente, das descidas das taxas de referência do FED e do BCE, desde o início da crise financeira. Em 2015, esta taxa de câmbio atinge valores muito próximos da paridade, devido aos incentivos à Economia, por parte do BCE. Com o objetivo de chegarmos a um modelo estacionário capaz de capturar os clusters de volatilidade, vamos utilizar modelos não-lineares, como o caso dos modelos heterocedásticos do tipo GARCH, que não assumem uma restrição de variância constante. Por fim, iremos prever o VaR através dos modelos GARCH, EGARCH e RiskMetrics, analisar a volatidade predita através das estatísticas de erro MSE (Mean Square Error), HMSE (Heteroskedasticity-adjusted Mean Square Error)...

Expected Shortfall is jointly elicitable with Value at Risk - Implications for backtesting

Fissler, Tobias; Ziegel, Johanna F.; Gneiting, Tilmann
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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In this note, we comment on the relevance of elicitability for backtesting risk measure estimates. In particular, we propose the use of Diebold-Mariano tests, and show how they can be implemented for Expected Shortfall (ES), based on the recent result of Fissler and Ziegel (2015) that ES is jointly elicitable with Value at Risk.

Historical Backtesting of Local Volatility Model using AUD/USD Vanilla Options

Ling, Timothy G.; Shevchenko, Pavel V.
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 09/06/2014 Português
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The Local Volatility model is a well-known extension of the Black-Scholes constant volatility model whereby the volatility is dependent on both time and the underlying asset. This model can be calibrated to provide a perfect fit to a wide range of implied volatility surfaces. The model is easy to calibrate and still very popular in FX option trading. In this paper we address a question of validation of the Local Volatility model. Different stochastic models for the underlying can be calibrated to provide a good fit to the current market data but should be recalibrated every trading date. A good fit to the current market data does not imply that the model is appropriate and historical backtesting should be performed for validation purposes. We study delta hedging errors under the Local Volatility model using historical data from 2005 to 2011 for the AUD/USD implied volatility. We performed backtests for a range of option maturities and strikes using sticky delta and theoretically correct delta hedging. The results show that delta hedging errors under the standard Black-Scholes model are no worse than that of the Local Volatility model. Moreover, for the case of in and at the money options, the hedging error for the Back-Scholes model is significantly better.

The Calculus of Expected Loss: Backtesting Parameter-Based Expected Loss in a Basel II Framework

Reitgruber, Wolfgang
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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The dependency structure of credit risk parameters is a key driver for capital consumption and receives regulatory and scientific attention. The impact of parameter imperfections on the quality of expected loss (EL) in the sense of a fair, unbiased estimate of risk expenses however is barely covered. So far there are no established backtesting procedures for EL, quantifying its impact with regards to pricing or risk adjusted profitability measures. In this paper, a practically oriented, top-down approach to assess the quality of EL by backtesting with a properly defined risk measure is introduced. In a first step, the concept of risk expenses (Cost of Risk) has to be extended beyond the classical provisioning view, towards a more adequate capital consumption approach (Impact of Risk, IoR). On this basis, the difference between parameter-based EL and actually reported Impact of Risk is decomposed into its key components. The proposed method will deepen the understanding of practical properties of EL, reconciles the EL with a clearly defined and observable risk measure and provides a link between upcoming IFRS 9 accounting standards for loan loss provisioning with IRBA regulatory capital requirements. The method is robust irrespective whether parameters are simple...

Applying CF@R and Stress Tests in Corporate Risk Management; Aplicação do CF@R e de Cenários de Stress no Gerenciamento de Riscos Corporativos

Januzzi, Flávia Vital; Perobelli, Fernanda Finotti Cordeiro; Bressan, Aureliano Angel
Fonte: Universidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade Publicador: Universidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion; ; Formato: application/pdf
Publicado em 01/09/2012 Português
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The present study compares two estimation approaches to cash flow-at-risk: Autoregressive Moving Average Model (ARIMA) and Vector Autoregressive Model (VAR/VECM) with exogenous variables. Both are used to calculate the cashflow-at-risk of Brazilian energy companies. Its major contribution, however, is the application of two methods used to compare CF@AR estimations, aiming to improve the managing of corporative risks: backtesting of CF@R estimates and stressed scenarios, both using Monte Carlo Simulation. The last one considered the impact of extreme values (obtained from the distribution of the risk factors), like energy rationing, over estimation of operational cash flows.; O presente estudo compara dois métodos para estimação do fluxo de caixa em risco (CF@R), a saber: o modelo autorregressivo integrado com médias móveis (ARIMA) e o método de vetores autorregressivos com mecanismo de correção de erros (VAR/VECM) com variáveis exógenas, ambos aplicados ao contexto do setor elétrico brasileiro. O artigo contribui com a literatura existente pela aplicação de dois métodos com o objetivo de escolher as melhores estimativas de CF@R, objetivando melhorar o gerenciamento dos riscos corporativos: o backtesting das estimativas de fluxo de caixa em risco e a geração de cenários de stress...