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Um modelo de dois fatores para o cálculo do VaR de uma carteira de renda fixa; A 2-Factor Model for Value at Risk (VaR)

Veiga, Rafael Paschoarelli
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 30/07/2002 Português
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85.71%
Cálculo do VaR de uma Carteira de Renda Fixa composta por LTNs utilizando modelo de fatores.; Market risk monitoring through Value at Risk is a task undertaken by almost all financial institutions in Brasil due to the regulatory environment set by Banco Central. However, VaR calculations of a portfolio of investments can get quite complicated involving the calculation of matrixes. One must bear in mind that the matrix dimensions increases geometricaly as the number of assets of the portfolio increases. This reality is a fertile soil for researchers to find simpler methodologies for VaR calculations. The proposed framework in this work shows a simpler methodology for VaR calculations of fixed income portfolios of government securities.

Gestão de riscos no mercado financeiro internacional: uma análise comparativa entre modelos de volatilidade para estimação do Value-at-Risk; Risk management in international financial market: a comparative analyze between volatility models to Value-at-Risk estimation

Gaio, Luiz Eduardo
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 16/12/2009 Português
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Durante os últimos anos, tem havido muitas mudanças na maneira como as instituições financeiras avaliam o risco. As regulações têm tido um papel muito importante no desenvolvimento das técnicas de medição do risco. Diante das diversidades de técnicas de estimação e análise de risco utilizadas pelas bolsas de valores e de futuros, nacionais e internacionais, bem como as Clearings de controle de risco, este estudo propôs uma análise comparativo de modelos de volatilidade para o cálculo do Value-at-Risk (VaR) aplicados aos principais índices de ações do mercado financeiro internacional. Utilizouse os modelos de volatilidade condicional da família ARCH levando em consideração a presença de longa dependência em seus retornos (memória longa) e assimetria na volatilidade. Em específico, utilizaram-se os modelos GARCH, EGARCH, APARCH, FIGARCH, FIEGARCH, FIAPARCH e HYGARCH estimados a parir de quatro diferentes distribuições, Normal, t-Student, G.E.D. e t-Student Assimétrica. Analisaramse os índices dos principais mercados de ações do mundo, sendo: Dow Jones, S&P 500, Nasdaq, Ibovespa, FTSE e Nikkei 225. Testou-se também a capacidade preditiva do modelo Riskmetrics desenvolvido pelo J.P. Morgan para o calculo do VaR...

Value at Risk no mercado financeiro internacional: avaliação da performance dos modelos nos países desenvolvidos e emergentes; Value at Risk in international finance: evaluation of the models performance in developed and emerging countries

Gaio, Luiz Eduardo
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 01/04/2015 Português
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115.88%
Diante das exigências estipuladas pelos órgãos reguladores pelos acordos internacionais, tendo em vistas as inúmeras crises financeiras ocorridas nos últimos séculos, as instituições financeiras desenvolveram diversas ferramentas para a mensuração e controle do risco inerente aos negócios. Apesar da crescente evolução das metodologias de cálculo e mensuração do risco, o Value at Risk (VaR) se tornou referência como ferramenta de estimação do risco de mercado. Nos últimos anos novas técnicas de cálculo do Value at Risk (VaR) vêm sendo desenvolvidas. Porém, nenhuma tem sido considerada como a que melhor ajusta os riscos para diversos mercados e em diferentes momentos. Não existe na literatura um modelo conciso e coerente com as diversidades dos mercados. Assim, o presente trabalho tem por objetivo geral avaliar os estimadores de risco de mercado, gerados pela aplicação de modelos baseados no Value at Risk (VaR), aplicados aos índices das principais bolsas dos países desenvolvidos e emergentes, para os períodos normais e de crise financeira, de modo a apurar os mais efetivos nessa função. Foram considerados no estudo os modelos VaR Não condicional, pelos modelos tradicionais (Simulação Histórica, Delta-Normal e t-Student) e baseados na Teoria de Valores Extremos; o VaR Condicional...

O uso de cópulas para gestão de riscos

Macêdo, Guilherme Ribeiro de
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Português
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105.81%
O grande número de publicações na área de finanças atualmente utilizando a modelagem de cópulas pode ser explicada pela capacidade de esta técnica estatística conseguir lidar com a evidência de não normalidade das séries de retornos de ativos financeiros. A não normalidade é evidenciada através do “sorriso de volatilidade” presente em séries de opções de ações perto do vencimento; existência de “caudas pesadas” em carteiras de instituições e consequentemente no gerenciamento de risco das Instituições. Particularmente com relação ao Value at Risk (VaR), que é uma técnica estatística que tem por objetivo calcular a perda máxima de uma carteira em dado horizonte de tempo considerando um nível de significância adotado, a existência de caudas pesadas nas séries gera um problema para a determinação da distribuição de probabilidade conjunta, implicando em grande dificuldade na mensuração do grau de exposição aos fatores de risco. Esse fato acaba por dificultar o correto e efetivo gerenciamento de risco de uma carteira, pois em tese, devido à existência de não normalidade, não é possível separar os efeitos de ativos de diferentes características. Em casos de crises e bolhas, o portfólio pode ser mais arriscado que o desejado ou excessivamente conversador. Neste sentido...

Análise dos fundos de investimento do Banrisul : risco x retorno

Silva, Taise Fernandes da
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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Na atual conjuntura da economia brasileira, de redução da taxa básica de juros (Selic), assim como a mudança na forma da rentabilidade da poupança, os investidores tendem a buscar rendimentos que lhes possibilitem maior retorno. Diante deste cenário, encontram-se os fundos de investimento. Dentro deste contexto, este trabalho propõe a aplicação de ferramentas para a análise do risco e do retorno aos quais os fundos de investimentos estão sujeitos. Para isso, foi levantada uma amostra com sete fundos de investimento do Banrisul, por meio de seus rendimentos históricos mensais, durante o período de abril de 2009 a março de 2012. A análise foi feita a partir da coleta do Value at Risk (VaR), do cálculo do Índice de Sharpe e do coeficiente de variação de cada fundo.; In the current situation of the Brazilian economy, reducing the basic interest rate (Selic), as well as the change in the profitability of savings, investors tend searching for higher return. In this scenario, there are investment funds. Within this context, this paper proposes the application of tools for the analysis of risk and return which investment funds are subject. For this, a sample was raised seven investment funds Banrisul, through its historical monthly income during the period April 2009 to March 2012. The analysis was made from the collection of Value at Risk (VaR)...

Parametric VaR with goodness-of-fit tests based on EDF statistics for extreme returns

Moralles, Herick Fernando; Rebelatto, Daisy Aparecida do Nascimento; Sartoris, Alexandre
Fonte: Universidade Estadual Paulista Publicador: Universidade Estadual Paulista
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 1648-1658
Português
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Parametric VaR (Value-at-Risk) is widely used due to its simplicity and easy calculation. However, the normality assumption, often used in the estimation of the parametric VaR, does not provide satisfactory estimates for risk exposure. Therefore, this study suggests a method for computing the parametric VaR based on goodness-of-fit tests using the empirical distribution function (EDF) for extreme returns, and compares the feasibility of this method for the banking sector in an emerging market and in a developed one. The paper also discusses possible theoretical contributions in related fields like enterprise risk management (ERM). © 2013 Elsevier Ltd.

Suposição de normalidade e gestão de risco: uma aplicação do var paramétrico via teste de aderência

Moralles, Herick Fernando; Sartoris Neto, Alexandre; Rebelatto, Daisy Aparecida do Nascimento
Fonte: Universidade Estadual Paulista Publicador: Universidade Estadual Paulista
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 430-447
Português
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP); Given the weaknesses of the parametric VaR (Value-at-Risk) calculated by normality assumptions, this paper develops a method of parametric VaR calculation considering ten different probability distributions. Specifically, the distribution to be used for the VaR calculation of a specific asset or portfolio is indicated by the Kolmogorov-Smirnov goodness-of-fit test. Additionally, the study compares the normality assumptions applicability for the VaR calculation of both individual assets, and to a large portfolio, in the context of market stability. The experiment makes use of a sample of 15 individual assets traded in the Sao Paulo Stock Exchange and the IBOVESPA index, collected in the Economática® database. The goodness-of-fit tests and VaR calculations are performed by a program developed in MATLAB7.1®. This investigation demonstrates that the assumption of normality brings good risk estimates for large portfolios and individual assets.; Tendo em vista as fragilidades do VaR (Valor-em-Risco) paramétrico com pressuposto de normalidade, este trabalho desenvolve um método de cômputo do VaR paramétrico ajustado para dez diferentes distribuições de probabilidade. Especificamente...

Investigação empiríca da perda máxima calculada pelo VaR : comparação do VaR Delta-Normal em períodos de crise sistêmica com as perdas ocorridas no IBOVESPA; Empirical investigaton of maximum loss calculed by VaR : comparison of Delta-Normal VaR in tmes of crisis whith occurrence of loss in IBOVESPA

Fernandes, Bruno Vinícius Ramos; Cardozo, Bruno Borges; Lustosa, Paulo Roberto Barbosa
Fonte: Edipucrs Publicador: Edipucrs
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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45.77%
Análise e conhecimentos dos riscos são partes fundamentais para qualquer instituição do mercado financeiro. Com a evolução da ciência, novas ferramentas vão sendo disponibilizadas para a mensuração do risco financeiro, dentre as mais utilizadas está o Value-at-Risk (Valor em risco ou VaR). Outro fator de risco que vem ocorrendo com frequência são as crises financeiras, ou sistêmicas, que alteram o comportamento do mercado. Tendo em vista a importância da ferramenta e sua variada metodologia de cálculo, este trabalho propõe verificar se o VaR consegue prever corretamente a perda máxima esperada, e sua relação com períodos em que houve ocorrência de crises sistêmicas. Os cálculos foram realizados para o período de janeiro/1996 a setembro/2009, tomando o Índice BOVESPA como ativo e utilizando o método VaR Delta-Normal. Com base nos resultados obtidos foi possível verificar, em períodos trimestrais e anuais, que o valor em risco não consegue prever corretamente a perda máxima esperada, especialmente em períodos de crise, onde apresentou maior margem de erro, pois a distribuição normal não modela os resultados dos extremos obtidos na amostra real. _________________________________________________________________________________________________________________ ABSTRACT; Analysis of risks and knowledge are key parts to any institution in the financial market. With the evolution of science...

Aplicação de modelos de Value-at-Risk com quebra de estrutura a rendibilidades do mercado acionista Português

Leal, Aida Sofia Liliu Napoleão
Fonte: Universidade de Lisboa Publicador: Universidade de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2013 Português
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Tese de mestrado em Matemática Financeira, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013; O presente estudo tem como objetivo aplicar modelos econométricos na previsão e modelação do risco de mercado, associado ao mercado de capital português. Value at Risk (VaR) é uma medida de avaliação de risco de mercado utilizada por instituições financeiras no cálculo de capital regulamentar. Segundo o comitê de Basileia, as instituições financeiras são obrigadas a divulgar os modelos de gestão de risco utilizados, bem como, os requisitos mínimos de capital para a cobertura dos diferentes tipos de risco, a que estão expostas. As recentes crises de natureza politica, económica e financeira, em especial, na zona euro, conduziram ao aumento da volatilidade dos mercados de capitais (incluindo o de Portugal). As séries financeiras apresentam mudança do comportamento da volatilidade ao longo do tempo, e apresentam características de não linearidade. Em alguns momentos o mercado está mais instável sujeito a mais choques e turbulência, em outros instantes os retornos dos ativos se alteram lentamente ao longo do tempo. Testamos a presença de quebras de estrutura através do teste de Bai Perron (2009). As quebras de estrutura em séries financeiras contribuem para que a distribuição das rendibilidades seja leptocúrtica e explicam o aumento da persistência dos modelos de volatilidade. Vamos modelar e prever a variância condicional (volatilidade) e consequentemente prever o VaR recorrendo aos modelos heterocedásticos GARCH(1...

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.

O uso de simulação no cálculo do Value at Risk (VaR) de carteiras de crédito a empresas: um modelo de apoio à decisão no âmbito dos acordos de Basileia

Viz, Felipe Fernández
Fonte: Instituto Universitário de Lisboa Publicador: Instituto Universitário de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2011 Português
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Mestrado em Sistemas Integrados de Apoio à Decisão; O risco de crédito, isto é, o risco de incumprimento de obrigações creditícias, é a principal causa do aumento nas necessidades de capital disponível que os bancos enfrentam no contexto dos Acordos de Basileia. Tais necessidades, por sua vez, são calculadas com base numa medida associada a esse risco, o Value at Risk (VaR). A dissertação propõe um método simples e robusto para estimação do VaR de uma carteira de empréstimos a empresas feitos por uma instituição bancária. Esse método baseia-se e demonstra a utilidade de Data Mining, Simulação e Business Analytics em geral, na estimação do VaR. O risco consiste na perda, por falência, de uma proporção do montante em dívida; e pressupõe-se que, do conjunto de empresas a quem o banco concedeu empréstimos, a probabilidade de incumprimento (PD, probability of default), vem determinada por um score e por probabilidades à priori. Ao basear-se no uso de técnicas de simulação, o método proposto é capaz de ultrapassar limitações e pressupostos típicos dos métodos analíticos. A dissertação inclui um exemplo de aplicação baseado em dados reais de um conjunto homogéneo de empresas cotadas no NYSE...

Modelo de gestão de risco de liquidez para Banestes

Doellinger, Ranieri Feres
Fonte: Florianópolis, SC Publicador: Florianópolis, SC
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: 178 f.| il., tabs.
Português
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Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.; A atividade financeira praticada pelos bancos é bastante sensível às condições econômicas. As Instituições Financeiras na função de intermediadores de recursos junto aos seus clientes e mercado, captando e aplicando, assumem diferentes níveis de risco, de liquidez e mercado, devido aos descasamentos de recursos financeiros originados entre ativos e passivos. A dinâmica de fluxos de entradas de recursos internos e externos tem aumentado as movimentações financeiras nos bancos, conseqüentemente, aumentado os riscos das carteiras. O Órgão regulador, no caso do Brasil, O Banco Central, objetivando controlar o risco sistêmico do mercado determinou, em dezembro de 2000, através da Circular nº 2.804, que as Instituições Financeiras possuíssem sistemas de controles de risco de liquidez consistentes e passíveis de verificação. Nesse caso, após a determinação do Órgão Regulador, aliado à necessidade do Banco em possuir controle do risco de liquidez, o Banestes desenvolveu um instrumento de gestão de liquidez, subdividido em (1) Fluxo de caixa - que apura, de forma financeira...

Valor en riesgo desde un enfoque de cópulas [recurso electrónico] / Ana Milena Olarte Cadavid, Gabriel Ignacio Torres Avendaño

Olarte Cadavid, Ana Milena; Torres Avendaño, Gabriel Ignacio
Fonte: Universidad EAFIT; Maestría en Finanzas; Escuela de Economía y Finanzas Publicador: Universidad EAFIT; Maestría en Finanzas; Escuela de Economía y Finanzas
Tipo: masterThesis; Tesis de Maestría; acceptedVersion
Português
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1 CD-ROM; El valor en riesgo VaR, es una medida que cuantifica los riesgos enfrentados por un portafolio. Entre los métodos de medición del VaR están la simulación histórica; simulación Monte Carlo; modelos paramétricos y modelos de duración y convexidad. Para el cálculo del VaR, se requiere modelar los retornos del portafolio y hallar la distribución de pérdidas que los describe, tradicionalmente se han supuesto retornos normalmente distribuidos, pero la evidencia empírica muestra que éstos no se comportan así. En los últimos años, se han adelantado investigaciones para calcular el VaR utilizando cópulas, que determinan la estructura de dependencia del portafolio y de los activos riesgosos que lo conforman, sin partir de supuestos sobre sus distribuciones, obteniendo resultados más realistas y evitando así la sobrestimación o subestimación del valor en riesgo del portafolio.; Abstract: The value at risk VaR, is a measure that quantifies the risks faced by a given portfolio. There are some methods to calculate the VaR: historical simulation, Monte Carlo simulation, parametric models and duration and convexity models, among others. To calculate the VaR is required to model the portfolio returns and to find the loss distributions that describe them...

Incorporação do elemento BDE na modelagem de Risco Operacional e seu impacto no VaR

Nava, Natalia Raquel Pires
Fonte: Universidade de Brasília Publicador: Universidade de Brasília
Tipo: Dissertação
Português
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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasilia, Departamento de Estatistica, Programa de Pós-Graduação, 2015.; O Banco Central do Brasil estabeleceu, por meio da Circular No 3.647, de Março de 2013, os requisitos mínimos para a utilização de Abordagem Avançada (AMA), baseada em modelo interno, no cálculo de alocação de capital para risco operacional. A incorporação da Base de Dados Externos (BDE) ao modelo AMA é um dos pontos abordados na referida Circular e será o foco deste trabalho. São sugeridos dois métodos de incorporação da BDE, em conjunto com modelos para escalonamento e filtragem dos dados, e avaliado o respectivo impacto do uso deste elemento na alocação de capital para risco operacional utilizando o método LDA (Loss Distribution Approach) para construção da Distribuição Agregada de Perdas (DAP) e cálculo do VaR (Value at Risk). ______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT; Central Bank of Brazil has established, through Circular No. 3.647, of March 2013, the minimum requirements for the use of Advanced Measurement Approach (AMA), based on internal model, in the calculation of capital allocation for operational risk. The incorporation of External Database (BDE) to the AMA model isone of the points raised at that Circular and it was the focus of this work. We suggested two methods of incorporation of BDE...

A Dynamical Model for Forecasting Operational Losses

Bardoscia, Marco; Bellotti, Roberto
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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55.57%
A novel dynamical model for the study of operational risk in banks and suitable for the calculation of the Value at Risk (VaR) is proposed. The equation of motion takes into account the interactions among different bank's processes, the spontaneous generation of losses via a noise term and the efforts made by the bank to avoid their occurrence. Since the model is very general, it can be tailored on the internal organizational structure of a specific bank by estimating some of its parameters from historical operational losses. The model is exactly solved in the case in which there are no causal loops in the matrix of couplings and it is shown how the solution can be exploited to estimate also the parameters of the noise. The forecasting power of the model is investigated by using a fraction $f$ of simulated data to estimate the parameters, showing that for $f = 0.75$ the VaR can be forecast with an error $\simeq 10^{-3}$.; Comment: 30 pages, 3 figures, 2 tables

Value-at-Risk time scaling for long-term risk estimation

Spadafora, Luca; Dubrovich, Marco; Terraneo, Marcello
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 11/08/2014 Português
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85.74%
In this paper we discuss a general methodology to compute the market risk measure over long time horizons and at extreme percentiles, which are the typical conditions needed for estimating Economic Capital. The proposed approach extends the usual market-risk measure, ie, Value-at-Risk (VaR) at a short-term horizon and 99% confidence level, by properly applying a scaling on the short-term Profit-and-Loss (P&L) distribution. Besides the standard square-root-of-time scaling, based on normality assumptions, we consider two leptokurtic probability density function classes for fitting empirical P&L datasets and derive accurately their scaling behaviour in light of the Central Limit Theorem, interpreting time scaling as a convolution problem. Our analyses result in a range of possible VaR-scaling approaches depending on the distribution providing the best fit to empirical data, the desired percentile level and the time horizon of the Economic Capital calculation. After assessing the different approaches on a test equity trading portfolio, it emerges that the choice of the VaR-scaling approach can affect substantially the Economic Capital calculation. In particular, the use of a convolution-based approach could lead to significantly larger risk measures (by up to a factor of four) than those calculated using Normal assumptions on the P&L distribution.; Comment: Pre-Print version...

Worse fluctuation method for fast Value-at-Risk estimates

Bouchaud, Jean-Philippe; Potters, Marc
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 16/09/1999 Português
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65.65%
We show how one can actually take advantage of the strongly non-Gaussian nature of the fluctuations of financial assets to simplify the calculation of the Value-at-Risk of complex non linear portfolios. The resulting equations are not hard to solve numerically, and should allow fast VaR and $\Delta$VaR estimates of large portfolios, where {\it by construction} the influence of rare events is taken into account reliably. Our method can be seen as a correctly probabilized `scenario' calculation (or `stress-testing').; Comment: LaTeX no figures

Variance reduction technique for calculating value at risk in fixed income portfolios

Abad, Pilar; Benito, Sonia
Fonte: Universidade Autônoma de Barcelona Publicador: Universidade Autônoma de Barcelona
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: application/pdf
Publicado em //2010 Português
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105.71%
Financial institutions and regulators increasingly use Value at Risk (VaR) as a standard measure for market risk. Thus, a growing amount of innovative VaR methodologies is being developed by researchers in order to improve the performance of traditional techniques. A variance-covariance approach for fixed income portfolios requires an estimate of the variance-covariance matrix of the interest rates that determine its value. We propose an innovative methodology to simplify the calculation of this matrix. Specifically, we assume the underlying interest rates parameterization found in the model proposed by Nelson and Siegel (1987) to estimate the yield curve. As this paper shows, our VaR calculating methodology provides a more accurate measure of risk compared to other parametric methods.

Dynamic Long-Term Modelling of Generation Capacity Investment and Capacity Margins

Eager, Dan; Hobbs, Benjamin; Bialek, Janusz
Fonte: Faculty of Economics, University of Cambridge, UK Publicador: Faculty of Economics, University of Cambridge, UK
Tipo: Trabalho em Andamento
Português
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75.53%
Many governments who preside over liberalised energy markets are developing policies aimed at promoting investment in renewable generation whilst maintaining the level of security of supply customers have come to expect. Of particular interest is the mix and amount of generation investment over time in response to policies promoting high penetrations of variable output renewable power such as wind. Modelling the dynamics of merchant generation investment in market environments can inform the debate. Such models need improved methods to calculate expected output, costs and revenue of thermal generation subject to varying load and random independent thermal outages in a power system with high penetrations of wind. This paper presents a dynamic simulation model of the aggregated Great Britain (GB) generation investment market. The short-term energy market is simulated using probabilistic production costing based on the Mix of Normals distribution technique with a residual load calculation (load net of wind output). Price mark-ups due to market power are accounted for. These models are embedded in a dynamic model in which generation companies use a Value at Risk (VaR) criterion for investment decisions. An `energy-only' market setting is used to estimate the economic profitability of investments and forecast the evolution of security of supply. Simulated results for the GB market case study show a pattern of increased relative security of supply risk during the 2020s. In addition...

Value at Risk in the South African equity market: A view from the tails

Milwidsky,C; Maré,E
Fonte: South African Journal of Economic and Management Sciences Publicador: South African Journal of Economic and Management Sciences
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/01/2010 Português
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85.64%
Traditional parametric Value at Risk (VaR) estimates assume normality in financial returns data. However, it is well known that this distribution, while convenient and simple to implement, underestimates the kurtosis demonstrated in most financial returns. Huisman, Koedijk and Pownall (1998) replace the normal distribution with the Student's t distribution in modelling financial returns for the calculation of VaR. In this paper we extend their approach to the Monte Carlo simulation of VaR on both linear and non-linear instruments with application to the South African equity market. We show, via backtesting, that the t distribution produces superior results to the normal one.