Aplicação da teoria de cópulas para o cálculo do value at risk

Este trabalho aplica a teoria de cópulas à mensuração do risco de mercado, através do cálculo do Value at Risk (VaR). A função de cópula oferece uma maior flexibilidade para a agregação de riscos quando comparada com abordagens tradicionais de mensuração de risco. A teoria de cópulas permite a utilização de distribuições de probabilidade diferentes da normal para a modelagem individual dos fatores de risco. Além disso, diferentes estruturas de associação entre eles podem ser aplicadas sem que restrições sejam impostas às suas distribuições. Dessa forma, premissas como a normalidade conjunta dos retornos e a linearidade na dependência entre fatores de risco podem ser dispensadas, possibilitando a correta modelagem de eventos conjuntos extremos e de assimetria na relação de dependência. Após a apresentação dos principais conceitos associados ao tema, um modelo de cópula foi desenvolvido para o cálculo do VaR de três carteiras, expostas aos mercados brasileiros cambial e acionário. Em seguida, a sua precisão foi comparada com a das metodologias tradicionais delta-normal e de simulação histórica. Os resultados mostraram que o modelo baseado na teoria de cópulas foi superior aos tradicionais na previsão de eventos extremos, representados pelo VaR 99%. No caso do VaR 95%, o modelo delta-normal apresentou o melhor desempenho. Finalmente, foi possível concluir que o estudo da teoria de cópulas é de grande relevância para a gestão de riscos financeiros. Fica a sugestão de que variações do modelo de VaR desenvolvido neste trabalho sejam testadas, e que esta teoria seja também aplicada à gestão de outros riscos, como o de crédito, operacional, e até mesmo o risco integrado.

Modelos causais no cálculo de capital para risco operacional: investigação do uso de redes neurais artificiais como modelo avançado de mensuração de capital

A gestão e a mensuração do risco operacional é uma preocupação crescente da comunidade bancária, de modo que a escolha adequada do modelo de alocação de capital para risco operacional pode tornar-se um diferencial competitivo. Este trabalho apresenta as vantagens da adoção de modelos causais para a gestão e mensuração do risco operacional e, ao investigar a aplicação de Redes Neurais Artificiais para tal propósito, comprova que o modelo causal chega a valores de capital mais alinhados à exposição ao risco da instituição financeira. Além disso, há a vantagem de que, quanto mais sensível a risco a metodologia de cálculo de capital for, maior será o incentivo para uma gestão apropriada dos riscos no dia-a-dia da instituição financeira, o que não apenas reduz sua necessidade de alocação de capital, quanto diminui suas perdas esperadas. Os resultados, portanto, são positivos e motivam estudos futuros sobre o tema.

Composição de fundo de fundos multimercado : otimização de carteira pelo método de média-cvar

O objetivo do trabalho é demonstrar que a otimização de uma carteira composta por fundos multimercados brasileiros gera melhores resultados quando a medida de risco utilizada é o Conditional Value-at-Risk. Modelos de otimização de carteira têm como objetivo selecionar ativos que maximizem o retorno do investidor para um determinado nível de risco. Assim, a definição de uma medida apropriada de risco é de fundamental importância para o processo de alocação. A metodologia tradicional de otimização de carteiras, desenvolvida por Markowitz, utiliza como medida de risco a variância dos retornos. Entretanto, a variância é uma medida apenas apropriada para casos em que os retornos são normalmente distribuídos ou em que os investidores possuem funções de utilidade quadrática. Porém, o trabalho mostra que os retornos dos fundos multimercados brasileiros tendem a não apresentar distribuição normal. Logo, para efetuar a otimização de uma carteira composta por fundos multimercados brasileiros é necessário utilizar uma medida de risco alternativa.

Mercado brasileiro: aplicação de análise de componentes principais no cálculo de VAR para carteiras de renda fixa

A abordagem do Value at Risk (VAR) neste trabalho será feita a partir da análise da curva de juros por componentes principais (Principal Component Analysis – PCA). Com essa técnica, os movimentos da curva de juros são decompostos em um pequeno número de fatores básicos independentes um do outro. Entre eles, um fator de deslocamento (shift), que faz com que as taxas da curva se movam na mesma direção, todas para cima ou para baixo; de inclinação (twist) que rotaciona a curva fazendo com que as taxas curtas se movam em uma direção e as longas em outra; e finalmente movimento de torção, que afeta vencimentos curtos e longos no mesmo sentido e vencimentos intermediários em sentido oposto. A combinação destes fatores produz cenários hipotéticos de curva de juros que podem ser utilizados para estimar lucros e perdas de portfolios. A maior perda entre os cenários gerados é uma maneira intuitiva e rápida de estimar o VAR. Este, tende a ser, conforme verificaremos, uma estimativa conservadora do respectivo percentual de perda utilizado. Existem artigos sobre aplicações de PCA para a curva de juros brasileira, mas desconhecemos algum que utilize PCA para construção de cenários e cálculo de VAR, como é feito no presente trabalho.Nesse trabalho, verificaremos que a primeira componente principal produz na curva um movimento de inclinação conjugado com uma ligeira inclinação, ao contrário dos resultados obtidos em curvas de juros de outros países, que apresentam deslocamentos praticamente paralelos.

O uso da volatilidade realizada na simulação histórica ajustada para cálculo do VaR

O presente trabalho propõe para o cálculo VaR o modelo de simulação histórica, com os retornos atualizados pela volatilidade realizada calculada a partir de dados intradiários. A base de dados consiste de cinco ações entre as mais líquidas do Ibovespa de distintos segmentos. Para a metodologia proposta utilizamos duas teorias da literatura empírica – simulação histórica ajustada e volatilidade realizada. Para análise e verificação do desempenho da metodologia proposta utilizamos o Teste de Kupiec e o Teste de Christoffersen.

Cálculo da eficiência na prestação de serviço usando o método de fronteira estocástica para a atividade de imunização e controle de pragas 2005-2008.

A falta de eficiência das organizações compromete no longo prazo o desenvolvimento de toda a economia. No caso do mercado de saúde ambiental, uma maior coordenação entre os programas públicos e privados aumentaria a universalização do serviço de controle de endemias para a sociedade. A falta do domínio da tecnologia (como produzir; como atender à preferência do consumidor; como obter ganho de escala; como coordenar e motivar os públicos envolvidos e como fortalecer as instituições de longo prazo) gera perdas de até 49% segundo esta estimativa. Para contribuir com a hipótese acima e para incentivar e promover a eficiência das empresas deste setor, este trabalho calcula a eficiência na prestação de serviço com o método de fronteira estocástica de produção com dados em painel (2005-2008) para a atividade de imunização e controle de pragas. A fronteira de produção retraiu-se neste período. As variáveis: idade da empresa, foco da formação do líder e meta de lucratividade mostram-se significativas para a eficiência da amostra.

Otimização de contas a receber em um contexto inflacionário

O objetivo principal da presente dissertação, consubstancia-se em uma discussão relativa às necessárias adaptações dos modelos clássicos de otimização de contas a receber, de forma a permitirem a obtenção de decisões ótimas de crédito, em um contexto inflacionário. Trata da importância do processo de otimização das decisões no âmbito da administração de contas a receber em contexto inflacionário dada a existência do risco de deterioração da consistência econômica desse ativo frente a esse ambiente. Considera as variáveis e processo de decisão inerente e essa área segundo a abordagem tradicional de finanças de empresas e as adaptações necessárias face à mudança conjuntural. Aborda o processo de otimização de contas a receber adotado pelas Usinas Siderúrgicas Brasileiras, mantenedoras dos mais elevados níveis de investimentos em contas a receber no Brasil.

Perícia e investigação criminal: uma proposta de melhoria do modelo organizacional visando a otimização de resultados

O presente estudo trata da discussão de um novo modelo organizacional para a Perícia Criminal no qual seja possível a um só tempo, uma atuação integrada, harmônica e independente em relação à Investigação Policial, de modo a contribuir para alterar o modelo atual em que a Perícia Criminal atua apenas de forma limitada e pontual, para um modelo que permita um paralelismo entre esta e aquela, ressaltando a importância da aplicação da criminalística como ferramenta de excelência na investigação criminal e no combate à impunidade nos procedimentos investigatórios. Inicialmente, são apresentados o tema estudado seus objetivos, delimitação e relevância. Em seguida, é realizado um panorama de trabalhos anteriores relevantes para o tema aqui abordado, incluindo uma sintética exposição dos conceitos basilares da Criminalística e suas interrelações no Sistema de Justiça Criminal de modo a demonstrar o seu potencial no procedimento investigatório. É apresentada então a metodologia de pesquisa utilizada, para, em seguida, discutir-se a análise dos processos de investigação policial e perícia criminal e os resultados da pesquisa exploratória e sua análise, buscando-se identificar os problemas e propor mecanismos de melhoria do modelo organizacional. São apresentados também casos que envolvam áreas diversas do conhecimento pericial, em que se chegou a resultados efetivos graças à aplicação do modelo proposto. Ao final espera-se demonstrar que a implementação de um modelo organizacional em que haja paralelismo, integração e independência dos processos de investigação de campo e perícia técnica possibilitará uma otimização no desenvolvimento e no resultado da investigação criminal, o que contribuirá para uma maior eficiência do sistema de persecução penal e justiça criminal.

Otimização de alavancagem e gestão de risco em estratégias long-short

Alavancagem em hedge funds tem preocupado investidores e estudiosos nos últimos anos. Exemplos recentes de estratégias desse tipo se mostraram vantajosos em períodos de pouca incerteza na economia, porém desastrosos em épocas de crise. No campo das finanças quantitativas, tem-se procurado encontrar o nível de alavancagem que otimize o retorno de um investimento dado o risco que se corre. Na literatura, os estudos têm se mostrado mais qualitativos do que quantitativos e pouco se tem usado de métodos computacionais para encontrar uma solução. Uma forma de avaliar se alguma estratégia de alavancagem aufere ganhos superiores do que outra é definir uma função objetivo que relacione risco e retorno para cada estratégia, encontrar as restrições do problema e resolvê-lo numericamente por meio de simulações de Monte Carlo. A presente dissertação adotou esta abordagem para tratar o investimento em uma estratégia long-short em um fundo de investimento de ações em diferentes cenários: diferentes formas de alavancagem, dinâmicas de preço das ações e níveis de correlação entre esses preços. Foram feitas simulações da dinâmica do capital investido em função das mudanças dos preços das ações ao longo do tempo. Considerou-se alguns critérios de garantia de crédito, assim como a possibilidade de compra e venda de ações durante o período de investimento e o perfil de risco do investidor. Finalmente, estudou-se a distribuição do retorno do investimento para diferentes níveis de alavancagem e foi possível quantificar qual desses níveis é mais vantajoso para a estratégia de investimento dadas as restrições de risco.

Diferentes metodologias para o cálculo do produto interno bruto potencial brasileiro

O produto potencial é uma variável não-observável e, por isso, de difícil mensuração. O objetivo deste trabalho é contribuir para a discussão sobre a estimação da taxa de crescimento do produto potencial brasileiro através de uma revisão teórica e metodológica das estimativas da variável para a economia brasileira. Após uma análise sintética sobre os principais conceitos relacionados ao tema e sobre os métodos de estimação mais utilizados na literatura nacional, optou-se por utilizar seis tipos de mensurações distintas. As principais conclusões do trabalho foram: primeiramente, as estimativas de Produto Interno Bruto (PIB) potencial são bastante sensíveis à metodologia utilizada; em segundo lugar, baseado em dados trimestrais da economia brasileira, foi possível verificar que a taxa de crescimento do produto potencial brasileiro caiu nos últimos anos e que esta se encontra em uma banda entre 1,63% e 2,72%.

Cálculo do Value at Risk (VaR) para o Ibovespa, pós crise de 2008, por meio dos modelos de heterocedasticidade condicional (GARCH) e de volatilidade estocástica (Local Scale Model - LSM)

O objetivo deste estudo é propor a implementação de um modelo estatístico para cálculo da volatilidade, não difundido na literatura brasileira, o modelo de escala local (LSM), apresentando suas vantagens e desvantagens em relação aos modelos habitualmente utilizados para mensuração de risco. Para estimação dos parâmetros serão usadas as cotações diárias do Ibovespa, no período de janeiro de 2009 a dezembro de 2014, e para a aferição da acurácia empírica dos modelos serão realizados testes fora da amostra, comparando os VaR obtidos para o período de janeiro a dezembro de 2014. Foram introduzidas variáveis explicativas na tentativa de aprimorar os modelos e optou-se pelo correspondente americano do Ibovespa, o índice Dow Jones, por ter apresentado propriedades como: alta correlação, causalidade no sentido de Granger, e razão de log-verossimilhança significativa. Uma das inovações do modelo de escala local é não utilizar diretamente a variância, mas sim a sua recíproca, chamada de “precisão” da série, que segue uma espécie de passeio aleatório multiplicativo. O LSM captou todos os fatos estilizados das séries financeiras, e os resultados foram favoráveis a sua utilização, logo, o modelo torna-se uma alternativa de especificação eficiente e parcimoniosa para estimar e prever volatilidade, na medida em que possui apenas um parâmetro a ser estimado, o que representa uma mudança de paradigma em relação aos modelos de heterocedasticidade condicional.

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.

Apresentação 3: Rigor metodológico e influência nos formuladores de política: o projeto de otimização integrada de produção de energia elétrica e usos múltiplos da água

Comentarista: Gesner de Oliveira (Grupo de Economia da Infraestrutura e Soluções Ambientais)

Otimização da medida Omega de um portfolio de ações com a utilização de opções do Índice Bovespa

O uso de opções no mercado financeiro tem ganhado relevância devido ao seu payoff não-linear e a possibilidade de alterar o perfil da distribuição de retornos de um portfolio. Existem diversas estratégias que são adequadas para cada cenário que o investidor acredita estar exposto, mas como o conjunto de cenários forma uma distribuição de retornos, devemos utilizar uma medida adequada para trabalhar com este tipo de informação. Assim, foi utilizada a medida Omega, que é uma medida capaz de capturar todos os momentos de uma distribuição, dado um limiar de retornos. Este trabalho se propõe a desenvolver uma metodologia que possibilite otimizar a medida Omega de um portfolio, através do uso de opções sobre o IBOVESPA. Para a geração das distribuições de retornos foi utilizada simulação de Monte Carlo, com jumps e volatilidade estocástica. Finalmente, foram feitas diversas análises sobre os resultados obtidos, afim de comparar a estratégia otimizada com diversas estratégias aleatórias, e também, realizado um backtest para avaliar a eficácia da implementação da estratégia otimizada.

Cálculo do indicador de risco de liquidez de curto prazo dos dez maiores bancos brasileiros nos últimos cinco anos

Em resposta à crise financeira de 2008, em 2010 o Comitê de Basileia em Supervisão Bancária (Basel Committee on Banking Supervision - BCBS) emitiu a metodologia do cálculo do indicador de Risco de Liquidez de curto prazo (Liquidity Coverage Ratio - LCR) que é um dos componentes do conjunto de normas conhecido como Basileia III. Esse índice mede se cada conglomerado possui um estoque de ativos financeiros líquidos de alta qualidade de forma a suportar uma crise severa por 30 dias. Esse trabalho calculou o índice de liquidez de curto prazo dos dez maiores bancos brasileiros em ativos totais nos últimos cinco anos, seguindo as diretrizes do documento acima mencionado e do Banco Central do Brasil. A finalidade desse estudo foi verificar se houve uma melhora na liquidez dos grandes bancos após a divulgação da metodologia de cálculo do LCR, uma vez que a partir de 2015 é esperado pelo Banco Central do Brasil que os bancos possuam pelo menos 60% de ativos líquidos para suportar uma crise de 30 dias. A análise foi conduzida utilizando dados contábeis oriundos tanto do banco de dados do Banco Central do Brasil quanto das publicações individuais de cada instituição. Essa análise permitiu avaliar que os principais bancos do sistema financeiro brasileiro já estão preparados para atender aos requisitos internacionais e que não serão necessárias grandes alterações na estrutura do balanço das instituições analisadas, evitando a migração seus ativos de empréstimos, aplicações em certificados de depósitos interbancários e títulos privados para títulos de alta qualidade e liquidez.