Mensuração de risco para empresas do ramo frigorífico

Este trabalho apresenta metodologia de mensuração e gestão de risco para empresas do ramo frigorífico. A ferramenta utilizada é conhecida como Earnings at Risk (EaR), e se adota uma visão top-down, que mostra a variação do resultado da empresa de acordo com variáveis explicativas de mercado e variáveis idiossincráticas. Através da eliminação de multicolinearidade entre essas variáveis com o uso da métrica de Análise de Componentes Principais (ACP), busca-se analisar como o novo EaR se comportaria frente ao enfoque usual, construído com um modelo de regressão linear múltipla. Variáveis dummy fazem parte do modelo de estimação do resultado futuro das empresas frigoríficas, relacionadas à ocorrência ou não de doenças que afetam o gado bovino, e à retirada de embargos econômicos de países importadores durante o período de análise. Ao fim do trabalho é verificado que as variáveis dummy não possuem relevância para a determinação de EaR, e que não se chega a conclusão de que o modelo de EaR com ACP se mostra melhor com menos variáveis, mantendo a mesma variância e significância estatística originais.

Medidas de desempenho de fundos considerando risco de estimação

Neste artigo são apresentadas duas medidas de desempenho de fundos mútuos de investimento baseadas nos índices de Sharpe Generalizado e de Sortino, que são ajustadas para o risco de estimação através de intervalos de confiança gerados por meio de procedimentos de bootstrap. O uso das medidas propostas é útil para fundos de investimento que empregam gestão ativa, ou seja, que tenham como objetivo superar um determinado índice de referência. Os índices propostos neste artigo serão comparados com os índices de Sharpe Generalizado e de Sortino originais e com o duplo índice de Sharpe de Vinod e Morey (1999), com uma amostra de 100 fundos do mercado brasileiro no período de 2004, onde serão analisados os resultados de ranqueamento de diferentes fundos conforme seu desempenho. Os resultados dos ranqueamentos e da correlação de Spearman mostram que há grandes mudanças de ranqueamento quando se utiliza as medidas propostas em comparação com as medidas já existentes, principalmente quando se emprega o boostrap studentizado.