Dois modelos de controle de risco: o modelo Nelson-Siegel dinâmico e o cálculo de VaR por modelos GARCH

A presente dissertação tem como objetivo apresentar dois importantes modelos usados na análise de risco. Essa análise culmina em uma aplicação empírica para cada um deles. Apresenta-se primeiro o modelo Nelson-Siegel dinâmico, que estima a curva de juros usando um modelo paramétrico exponencial parcimonioso. É citada a referência criadora dessa abordagem, que é Nelson & Siegel (1987), passa-se pela apresentação da mais importante abordagem moderna que é a de Diebold & Li (2006), que é quem cria a abordagem dinâmica do modelo Nelson-Siegel, e que é inspiradora de diversas extensões. Muitas dessas extensões também são apresentadas aqui. Na parte empírica, usando dados da taxa a termo americana de Janeiro de 2004 a Março de 2015, estimam-se os modelos Nelson-Siegel dinâmico e de Svensson e comparam-se os resultados numa janela móvel de 12 meses e comparamos seus desempenhos com aqueles de um passeio aleatório. Em seguida, são apresentados os modelos ARCH e GARCH, citando as obras originais de Engle (1982) e Bolleslev (1986) respectivamente, discutem-se características destes modelos e apresentam-se algumas extensões ao modelo GARCH, incluindo aí alguns modelos GARCH multivariados. Passa-se então por uma rápida apresentação do conceito de VaR (Value at Risk), que será o objetivo da parte empírica. Nesta, usando dados de 02 de Janeiro de 2004 até 25 de Fevereiro de 2015, são feitas uma estimação da variância de um portfólio usando os modelos GARCH, GJR-GARCH e EGARCH e uma previsão do VaR do portfólio a partir da estimação feita anteriormente. Por fim, são apresentados alguns trabalhos que usam os dois modelos conjuntamente, ou seja, que consideram que as taxas ou os fatores que as podem explicam possuem variância variante no tempo.

Desempenho do value-at-risk nos países emergentes e desenvolvidos

O estudo teve como objetivo avaliar a capacidade preditiva dos modelos de estimação do risco de mercado em momentos de crises financeiras. Para isso, foram testados modelos de estimação do Value-at-Risk (VaR) aplicados aos retornos diários de carteiras compostas por índices de ações de países desenvolvidos e emergentes. Foram testados o modelo VaR de Simulação Histórica, modelos ARCH multivariados (Bekk, Vech e CCC), Redes Neurais Artificiais e funções Cópulas. A amostra de dados refere-se aos períodos de duas crises financeiras internacionais, Crise Asiática, de 1997, e Crise do Sub Prime dos EUA, de 2008. Os resultados apontaram que os modelos ARCH multivariados (Vech e Bekk) e Cópula - Clayton tiveram desempenho semelhantes, com bons ajustes em 100% dos testes. Diferentemente do que era esperado, não foi possível perceber diferenças significativas entre os ajustes para países desenvolvidos e emergentes e os momentos de crise e normal.

Precious metals, a shiny hedge for investors?

Recorrendo a duas abordagens diferentes, regressão e correlação, e cobrindo os últimos vinte anos de dados diários para sete países, esta tese investiga as propriedades “safe haven” e “hedge” dos metais preciosos, em comparação com acções internacionais para um dado estado da economia. Adicionalmente, esta tese avalia o desempenho de diferentes portfolios, dentro e fora da amostra, com o objectivo de verificar se o investimento em metais preciosos poderá ajudar a atenuar a gestao do risco por parte do investidor. Os principais resultados são os que se seguem: (i) O ouro é o melhor metal precioso para um “hedging” internacional em oposição às acções (ii) O ouro permite obter valiosos benefícios de gestão de risco do portfolio (iii) 60/40 dos portofios atribuidos com ouro permitem ao investidor obter bons resultados.

O efeito tamanho na Bovespa

Após aplicação de testes empíricos sobre carteiras de ações na Bovespa, no período que vai de 1995 a 1998, os autores constatam a existência da anomalia conhecida como Efeito Tamanho no mercado de capitais brasileiro. Identificando no período analisado, 1995 a 1998, que há evidências de que a média dos retornos das carteiras compostas pelas empresas de baixa capitalização é menor do que as compostas por empresas de alta capitalização. O autores advertem que os resultados, refletem apenas o período estudado, não devendo ser generalizados e são indicativos de que novas pesquisas são necessárias.