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Estudo comparativo dos modelos de value-at-risk para instrumentos pré-fixados.; A comparative study of value-at-risk models for fixed rate instruments.

Sain, Paulo Kwok Shaw
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 07/08/2001 Português
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Nos últimos anos, o value-at-risk tem se tornado uma ferramenta amplamente utilizada nas principais instituições financeiras, inclusive no Brasil. Dentre suas vantagens, destaca-se a possibilidade de se resumir em um único número os riscos de mercado incorridos e incorporar neste valor tanto a exposição da instituição quanto a volatilidade do mercado. O objetivo principal deste estudo é verificar a eficácia dos modelos mais conhecidos de value-at-risk - RiskMetrics(TM) e Simulação Histórica - na mensuração dos riscos de mercado de carteiras de renda fixa compostas por instrumentos pré-fixados em reais. No âmbito da alocação de capital para atendimento aos órgãos de regulamentação, o estudo estende-se também ao modelo adotado pelo Banco Central do Brasil. No decorrer do estudo, discute-se ainda as vantagens e desvantagens apresentadas, bem como o impacto que as peculiaridades do mercado brasileiro exercem sobre as hipóteses assumidas em cada um dos modelos. ; Value-at-Risk (VaR) has become the primary tool for the systematic measuring and monitoring of market risk in most financial institutions. VaR is a statistical measure that comprises not only the exposure but also the market volatility in a single number. The main purpose of this work is to evaluate the performance of the well-known value-at-risk models - RiskMetrics(TM) and Historical Simulation - in the Brazilian fixed-income market. In the scope of capital allocation related to banking regulation...

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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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 value at risk na avaliação de risco do índice Bovespa

Epstein, Natan
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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O Value at Risk (VaR) é, hoje, uma das principais ferramentas para a gestão de risco no mercado financeiro. Sua aceitação decorre de fatores como a sua polivalência (pode ser usado, virtualmente, para medir o risco de qualquer ativo), a simplicidade do seu conceito e a sua capacidade de expressar, com um único valor, o risco existente em várias posições. Existem diversas metodologias para se calcular o VaR, sendo algumas mais conhecidas, seja pela simplicidade, seja pela precisão. O objetivo deste trabalho é apresentar três dessas metodologias (ou modelos) e, através da aplicação prática dos mesmos, demonstrar, dentro de um ambiente controlado, a sua eficácia ou não, na capacidade de antever os riscos. Os modelos utilizados foram: Modelo de Simulação Histórica; Simulação de Monte Carlo e um modelo alternativo apresentado pelo Banco JP Morgan Chase & Co. O teste prático foi realizado com um índice de ações conhecido com IBovespa, que abrange as principais ações em negociação no mercado de títulos brasileiro. O teste foi aplicado entre 02/01/2001 e 17/09/2009, totalizando 2160 (dois mil cento e sessenta) dias de negociação. Os resultados indicam que, para o ambiente analisado e dentro dos parâmetros estabelecidos...

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...

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.

Afectação de carteiras no âmbito da metodologia Value-at-Risk

Mateus, Ana Sofia Alves Martins
Fonte: Instituto Universitário de Lisboa Publicador: Instituto Universitário de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2008 Português
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Mestrado em Finanças / JEL Classification: G11, G21, G23, G28; O conceito de Value at Risk (VaR) é uma medida de avaliação de risco de mercado utilizada pelas Instituições Financeiras no cálculo do capital regulamentar. O comitê de Basileia estabeleceu que as Instituições Financeiras têm a obrigatoriedade de reportar o seu valor interna e externamente. Dada a importância deste conceito para a gestão diária da actividade, este poderá ser aplicado na gestão de carteiras de investimentos, nomeadamente na escolha e proporção entre diferentes activos. Neste âmbito, o objectivo deste estudo será, não só obter a carteira óptima de modo a minimizar o VaR do portfolio, mas também analisar, à posterior, a performance de cada modelo usado no cálculo do VaR. Vamos recorrer ao modelo Variâncias-Covariâncias (VaR-Cov), em que a matriz referida é calculada de três formas distintas: Equally Weighted (todas as observações têm igual peso), Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) e GARCH-BEKK e ao modelo de Simulação histórica. Relativamente aos resultados, se o nosso objectivo for a minimização do nível de capital regulamentar, então o modelo EWMA admitindo a distribuição normal como distribuição de rendimentos...

Avaliação da performance de modelos de value-at-risk em mercados emergentes: uma aplicação aos mercados da Bulgária e da Roménia

Todorova, Darina
Fonte: Instituto Universitário de Lisboa Publicador: Instituto Universitário de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2009 Português
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Mestrado em Finanças / JEL Classification: G11, G20, G23, G28; A presente tese incide na área das finanças ligada à previsão e à modelação do risco do mercado em duas economias emergentes da Europa de Leste: a Bulgária e a Roménia. O potencial de crescimento nos seus mercados de capitais e a sua integração na União Europeia fomentam um aumento do investimento por parte das instituições financeiras de origem estrangeira. Todavia, estes mercados são caracterizados por uma elevada volatilidade e uma fraca liquidez e, logo sujeitos a maiores riscos. Para se prevenirem de perdas inesperadas, que possam causar graves dificuldades financeiras ou até, pôr em causa a sua solvência, as instituições financeiras que operam nestes mercados necessitam de desenvolver modelos adequados de previsão do risco. Neste estudo são aplicadas técnicas de backtesting (Kupiec’s test, 1995, e Christoffersen’s Markov test, 1998), na avaliação da performance de diferentes metodologias de previsão do Value-at-Risk nos dois mercados. São consideradas abordagens paramétricas baseadas em distribuições condicionadas Normal e t-Student (com variância constante ou variável) e em Generalized Pareto Distribution, além de uma abordagem não paramétrica (Simulação Histórica). A principal conclusão é de que os métodos baseados na distribuição condicionada t-Student...

A performance dos modelos alternativas da estimação do value-at-risk

Mouralinho, Sara Alexandra Martins
Fonte: Instituto Universitário de Lisboa Publicador: Instituto Universitário de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2010 Português
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Relatório de projecto, Mestrado em Finanças/ C10, G10, G17; Nos dias de hoje o controlo, a gestão e a previsão do risco fazem parte do mundo financeiro, adquirindo uma crescente importância devido às crises financeiras que ocorreram nos últimos anos, onde se verificaram avultadas perdas e até a falência de grandes instituições. Com a presente tese pretende-se verificar a adequação de alguns modelos de referência na literatura para a modelação e estimação do Value at Risk. Para isso, consideram-se os modelos de heteroscedasticidade condicional: GARCH, EGARCH, GJR, EWMA e a teoria dos valores extremos através das distribuições GEV (Generalized Extreme Value Distribution) e da GPD (Generalized Pareto Distribution). A performance dos modelos na estimação do VaR foi avaliada segundo a técnica de backtesting com recurso aos testes de Kupiec (1995) e de Christoffersen (1998). A análise efectuada teve por base as rendibilidades diárias de três índices com elevada liquidez no mercado accionista e representativos de três áreas geográficas distintas: o Nikkei (Japão e Ásia), o S&P 500 (Norte-Americano) e o DJ Euro Stoxx 50 (Europa).; In recent years, risk management and prediction has become a central part of the financial world as the recent crisis lead to the biggest losses in history and to the failure of some of the biggest financial institutions. This thesis evaluates the fitness of some reference models used to estimate the Value at Risk. The conditional conditional heteroskedasticity models considered are GARCH...

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...

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...

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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95.74%
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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95.73%
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...

A Directional Multivariate Value at Risk

Torres, Raúl; Lillo, Rosa E.; Laniado, Henry
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: info:eu-repo/semantics/draft; info:eu-repo/semantics/workingPaper
Publicado em 01/01/2015 Português
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95.77%
In economics, insurance and finance, value at risk (VaR) is a widely used measure of the risk of loss on a specific portfolio of financial assets. For a given portfolio, time horizon, and probability alfa, the 100alfa% VaR is defined as a threshold loss value, such that the probability that the loss on the portfolio over the given time horizon exceeds this value is alfa. That is to say, it is a quantile of the distribution of the losses, which has both good analytic properties and easy interpretation as a risk measure. However, its extension to the multivariate framework is not unique because a unique definition of multivariate quantile does not exist. In the current literature, the multivariate quantiles are related to a specific partial order considered in Rn, or to a property of the univariate quantile that is desirable to be extended to Rn. In this work, we introduce a multivariate value at risk as a vector-valued directional risk measure, based on a directional multivariate quantile, which has recently been introduced in the literature. The directional approach allows the manager to consider external information or risk preferences in her/his analysis. We have derived some properties of the risk measure and we have compared the univariate VaR over the marginals with the components of the directional multivariate VaR. We have also analyzed the relationship between some families of copulas...

Bond value-at-risk : a comparison of methods

Fernandes, João Carlos Leça Estrócio
Fonte: Instituto Superior de Economia e Gestão Publicador: Instituto Superior de Economia e Gestão
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2014 Português
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95.72%
Mestrado em Finanças; Este trabalho vai comparar três métodos de calcular Value-at-Risk (VaR) de um portfólio composto por produtos de dívida. O primeiro método sendo o Cash Flow Mapping [Morgan, 1996], o segundo sendo o método do Pull Price [Sousa et al.,2012] e o último método sendo o método da Duration [Jorion et al., 2009]. Para comparar os resultados, este estudo calcula o VaR através dos diferentes métodos para dias passados e usa uma ferramenta de backtesting para medir a consistência de cada método. Este estudo irá mostrar que os resultados do método da Duration são largamente sobreestimados e que o método do Pull Price obteve uma boa taxa de aprovação da ferramenta de backtesting quando aplicado a um portfolio. Os resultados do Cash Flow Mapping por outro lado são analisados em mais detalhe já que o factor de risco considerado é a yield curve do European Central Bank no nosso portfolio de obrigações corporate. Ainda ssim, o método falhou a atingir as expectativas já que existem obrigações cujo rating é elegível para ser usado com este factor de risco.; This dissertation will compare three ways of computing the Value-at-Risk of a fixed income portfolio. The first being the Cash Flow Mapping \citep...

Comparando métodos de estimação de risco de um portfólio via Expected Shortfall e Value at Risk

Coster, Rodrigo
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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95.78%
A mensuração do risco de um investimento é uma das mais importantes etapas para a tomada de decisão de um investidor. Em virtude disto, este trabalho comparou três métodos de estimação (tradicional, através da analise univariada dos retornos do portfólio; cópulas estáticas e cópulas dinâmicas) de duas medidas de risco: Value at Risk (VaR) e Expected Shortfall (ES). Tais medidas foram estimadas para o portfólio composto pelos índices BOVESPA e S&P500 no período de janeiro de 1998 a maio de 2012. Para as modelagens univariadas, incluindo as marginais das cópulas, foram comparados os modelos GARCH e EGARCH. Para cada modelo univariado, utilizamos as cópulas Normal, t-Student, Gumbel rotacionada e Joe-Clayton simetrizada, com isso totalizando 36 modelos comparados. Nas comparações do VaR e ES foram utilizados, respectivamente, o teste de Chritoffersen e o teste de Mcneil e Frey. Os principais resultados encontrados foram a superioridade de modelos que supõem erros com distribuição t-Student, assim como a identificação de mudança no comportamento dos parâmetros dinâmicos nos períodos de crise.; Measuring the risk of an investment is one of the most important steps in an investor's decision-making. With this in light...

Value at risk: teoria y aplicaciones

Johnson, Christian A.
Fonte: Universidad de Chile. Facultad de Economía y Negocios Publicador: Universidad de Chile. Facultad de Economía y Negocios
Tipo: Artículo de revista
Português
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95.72%
This article describes the Value at Risk concept, popularized during the last ten or fifteen years, presenting applications on stocks, bonds, interest and exchange rate forward contracts, and swaps. We applied asymmetric GARCH methodologies over Chilean stock indexes to enhance our risk evaluation performance. Liquidity adjusted Value at Risk methodologies for individual and multiple asset portfolios are discussed. To conclude, we applied this methodology to evaluate the performance in three Chilean financial institutions.

Análise de modelos de previsão do value-at-risk aplicados ao principal índice de ações do mercado português

Amaral, Carla Marisa Serôdio
Fonte: Universidade de Lisboa Publicador: Universidade de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2015 Português
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95.73%
Tese de mestrado em Matemática Financeira, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2015; A volatilidade (variância condicional) de séries financeiras assume um papel muito importante na avaliação de ativos financeiros, onde a sua especificação e a sua medida têm sido amplamente estudadas. Um número considerável de estudos conclui que a análise do melhor previsor da volatilidade deve ser realizada tendo em conta as especificidades do mercado financeiro onde se pretende fazer a aplicação. Uma vez que as séries financeiras apresentam características de não linearidade, tais como clusters, assimetria e efeito de alavancagem, é impossível descrevê-las corretamente através de modelos ARMA, sendo necessário recorrer a modelos heterocedásticos. Nos modelos heterocedásticos destacam-se os modelos ARCH e GARCH, que foram introduzidos por Engle (1982) e Bollerslev (1986). Estes últimos modelos destacam-se por apresentarem uma variância condicional aleatória e é através do seu estudo que é possível estimar e efetuar previsões para a volatilidade. Sendo o Value-at-Risk (VaR) uma medida de avaliação do risco de mercado utilizada por instituições financeiras, este trabalho tem como principal objetivo a descrição dos modelos heterocedásticos aplicados na previsão e modelação do risco de mercado e...

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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95.72%
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.