Uma análise comparativa entre a metodologia analítica e a metodologia de simulação Monte Carlo para o cálculo do value at risk

O presente trabalho tem por objetivo descrever, avaliar comparar as metodologias analítica da simulação Monte Cario para cálculo do Value at Risk (Valor em Risco) de instituições financeiras de empresas. Para comparar as vantagens desvantagens de cada metodologia, efetuaremos comparações algébricas realizamos diversos testes empíricos com instituições hipotéticas que apresentassem diferentes níveis de alavancagem de composição em seus balanços, que operassem em diferentes mercados (consideramos os mercados de ações, de opções de compra de títulos de renda fixa prefixados).

A simulação de Monte Carlo como instrumento de análise de riscos e seleção de projetos

Trata da aplicabilidade da Simulação de Monte Carlo para a análise de riscos e, conseqüentemente, o apoio à decisão de investir ou não em um projeto. São abordados métodos de análise de riscos e seleção de projetos, bem como a natureza, vantagens e limitações da Simulação de Monte Carío. Por fim este instrumento tem sua viabilidade analisada sob a luz do processo de análise de riscos de uma empresa brasileira.

Elaboração de um modelo de valoração quantitativa das garantias para o setor de saneamento com utilização de Simulação de Monte Carlo: o caso PPP de Esgoto para a Região Metropolitana do Recife e Município de Goiânia

A situação do saneamento no Brasil é alarmante. Os serviços de água e esgotamento sanitário são prestados adequadamente somente para 59,4% e 39,7%, respectivamente, da população brasileira. Para mudar este quadro, estima-se que sejam necessários R$ 304 bilhões em investimentos. Parte desse volume terá que vir da iniciativa privada e a estruturação de parcerias público privadas é uma das formas de atingir este objetivo. Nestes projetos é comum o setor público oferecer garantias ao parceiro privado para assegurar a viabilidade do empreendimento. O presente trabalho apresenta um modelo para valoração destas garantias, utilizando como estudos de caso as PPP de esgoto da região metropolitana de Recife e do Município de Goiana. O resultado obtido mostrou a importância desta valoração, uma vez que dependendo do nível de garantia oferecida o valor presente dos desembolsos previstos para o setor público variou de zero a até R$ 204 milhões.

Analisando o risco de uma carteira de crédito via simulações de Monte Carlo

Neste trabalho, analisamos utilização da metodologia CreditRLsk+ do Credit Suisse sua adequação ao mercado brasileiro, com objetivo de calcular risco de uma carteira de crédito. Certas hipóteses assumidas na formulação do modelo CreditRisk+ não valem para o mercado brasileiro, caracterizado, por exemplo, por uma elevada probabilidade de defcnilt. Desenvolvemos, então, uma metodologia para cálculo da distribuição de perdas através do método de Simulação de Monte Cario, alterando algumas hipóteses originais do modelo com objetivo de adaptá-lo ao nosso mercado. utilização de simulações também oferece resultados mais precisos em situações onde as carteiras possuem uma pequena população de contratos, além de eliminar possíveis problemas de convergência do método analítico, mesmo considerando as hipóteses do modelo original. Verifica-se ainda que tempo computacional pode ser menor que da metodologia original, principalmente em carteiras com elevado número de devedores de perfis distintos com alocações em diversos setores da economia. Tendo em vista as restrições acima, acreditamos que metodologia proposta seja uma alternativa para forma analítica do modelo CreditRisk+. Apresentamos exemplos de utilização resultados providos por estas simulações. ponto central deste trabalho realçar importância da utilização de metodologias alternativas de medição de risco de crédito que incorporem as particularidades do mercado brasileiro.

Forecasting accuracy and estimation uncertainty using VAR models with short- and long-term economic restrictions: a Monte-Carlo study

Using vector autoregressive (VAR) models and Monte-Carlo simulation methods we investigate the potential gains for forecasting accuracy and estimation uncertainty of two commonly used restrictions arising from economic relationships. The Örst reduces parameter space by imposing long-term restrictions on the behavior of economic variables as discussed by the literature on cointegration, and the second reduces parameter space by imposing short-term restrictions as discussed by the literature on serial-correlation common features (SCCF). Our simulations cover three important issues on model building, estimation, and forecasting. First, we examine the performance of standard and modiÖed information criteria in choosing lag length for cointegrated VARs with SCCF restrictions. Second, we provide a comparison of forecasting accuracy of Ötted VARs when only cointegration restrictions are imposed and when cointegration and SCCF restrictions are jointly imposed. Third, we propose a new estimation algorithm where short- and long-term restrictions interact to estimate the cointegrating and the cofeature spaces respectively. We have three basic results. First, ignoring SCCF restrictions has a high cost in terms of model selection, because standard information criteria chooses too frequently inconsistent models, with too small a lag length. Criteria selecting lag and rank simultaneously have a superior performance in this case. Second, this translates into a superior forecasting performance of the restricted VECM over the VECM, with important improvements in forecasting accuracy ñreaching more than 100% in extreme cases. Third, the new algorithm proposed here fares very well in terms of parameter estimation, even when we consider the estimation of long-term parameters, opening up the discussion of joint estimation of short- and long-term parameters in VAR models.

The importance of common cyclical features in VAR analysis: a Monte-Carlo study

Despite the commonly held belief that aggregate data display short-run comovement, there has been little discussion about the econometric consequences of this feature of the data. We use exhaustive Monte-Carlo simulations to investigate the importance of restrictions implied by common-cyclical features for estimates and forecasts based on vector autoregressive models. First, we show that the ìbestî empirical model developed without common cycle restrictions need not nest the ìbestî model developed with those restrictions. This is due to possible differences in the lag-lengths chosen by model selection criteria for the two alternative models. Second, we show that the costs of ignoring common cyclical features in vector autoregressive modelling can be high, both in terms of forecast accuracy and efficient estimation of variance decomposition coefficients. Third, we find that the Hannan-Quinn criterion performs best among model selection criteria in simultaneously selecting the lag-length and rank of vector autoregressions.

The importance of Common-Cyclical Features in VAR analysis: a Monte-Carlo study (Preliminary Version)

Despite the belief, supported byrecentapplied research, thataggregate datadisplay short-run comovement, there has been little discussion about the econometric consequences ofthese data “features.” W e use exhaustive M onte-Carlo simulations toinvestigate theimportance ofrestrictions implied by common-cyclicalfeatures for estimates and forecasts based on vectorautoregressive and errorcorrection models. First, weshowthatthe“best” empiricalmodeldevelopedwithoutcommoncycles restrictions neednotnestthe“best” modeldevelopedwiththoserestrictions, duetothe use ofinformation criteria forchoosingthe lagorderofthe twoalternative models. Second, weshowthatthecosts ofignoringcommon-cyclicalfeatures inV A R analysis may be high in terms offorecastingaccuracy and e¢ciency ofestimates ofvariance decomposition coe¢cients. A lthough these costs are more pronounced when the lag orderofV A R modelsareknown, theyarealsonon-trivialwhenitis selectedusingthe conventionaltoolsavailabletoappliedresearchers. T hird, we…ndthatifthedatahave common-cyclicalfeatures andtheresearcherwants touseaninformationcriterium to selectthelaglength, theH annan-Q uinn criterium is themostappropriate, sincethe A kaike and theSchwarz criteriahave atendency toover- and under-predictthe lag lengthrespectivelyinoursimulations.

Estimation of DSGE Models: A Monte Carlo Analysis

Neste trabalho investigamos as propriedades em pequena amostra e a robustez das estimativas dos parâmetros de modelos DSGE. Tomamos o modelo de Smets and Wouters (2007) como base e avaliamos a performance de dois procedimentos de estimação: Método dos Momentos Simulados (MMS) e Máxima Verossimilhança (MV). Examinamos a distribuição empírica das estimativas dos parâmetros e sua implicação para as análises de impulso-resposta e decomposição de variância nos casos de especificação correta e má especificação. Nossos resultados apontam para um desempenho ruim de MMS e alguns padrões de viés nas análises de impulso-resposta e decomposição de variância com estimativas de MV nos casos de má especificação considerados.

Modelos dinâmicos e simulação estocástica

This paper presents new methodology for making Bayesian inference about dy~ o!s for exponential famiIy observations. The approach is simulation-based _~t> use of ~vlarkov chain Monte Carlo techniques. A yletropolis-Hastings i:U~UnLlllll 1::; combined with the Gibbs sampler in repeated use of an adjusted version of normal dynamic linear models. Different alternative schemes are derived and compared. The approach is fully Bayesian in obtaining posterior samples for state parameters and unknown hyperparameters. Illustrations to real data sets with sparse counts and missing values are presented. Extensions to accommodate for general distributions for observations and disturbances. intervention. non-linear models and rnultivariate time series are outlined.

Reservas internacionais e dívida soberana: uma análise de simulação sob a ótica da sustentabilidade da dívida

Este trabalho analisa, sob a ótica da sustentabilidade da dívida, os efeitos de se manter um elevado nível de reservas internacionais juntamente com um elevado estoque de dívida pública. Busca-se o nível ótimo de reservas para o Brasil através de uma ferramenta de gestão de risco, por simulações de Monte Carlo. Considerando as variáveis estocásticas que afetam a equação de acumulação da dívida, e entendendo a relação entre elas, pode-se estudar as propriedades estocásticas da dinâmica da dívida. Da mesma forma, podemos analisar o impacto fiscal de um determinado nível de reservas ao longo do tempo e verificar quais caminhos se mostram sustentáveis. Sob a ótica da sustentabilidade da dívida, a escolha que gera a melhor relação dívida líquida / PIB para o Brasil é aquela que utiliza o máximo das reservas internacionais para reduzir o endividamento local. No entanto, como há aspectos não capturados nesta análise, tais como os benefícios das reservas em prevenir crises e em funcionar como garantia para investimentos externos, sugere-se que as reservas não excedam os níveis reconhecidos pela literatura internacional que atendam a estes fins. A indicação final deste estudo é que as reservas internacionais funcionam como um instrumento de proteção ao país quando o endividamento e o custo dele não são tão expressivos, como são atualmente no Brasil.

O seguro garantia no contexto da nova realidade da construção naval brasileira

Vivemos um momento de grande crescimento da construção naval no mundo, que é impulsionado pelo crescimento do comércio entre as nações, em um mundo cada vez mais globalizado. O mesmo se repete no Brasil. O principal objetivo deste trabalho é propor uma metodologia para o cálculo objetivo do valor a ser garantido ao cliente da indústria naval, de modo a criar os incentivos econômicos corretos para os artífices da relação principal-agente. Inicialmente descreverei a Tecnologia da Construção Naval e os problemas econômicos que encontramos, passando a seguir a expor o Mercado Naval, estando aí incluídos o lado consumidor e os produtores de navios, sendo eles nacionais ou internacionais. Finalmente passaremos ao detalhamento da solução de seguro proposta, com a formalização do tipo de seguro, nível de cobertura e monitoramento. Para tal utilizaremos a metodologia de Vector-Autorregression combinada a uma simulação de Monte Carlo. Os resultados encontrados são checados e apontamos os caminhos para aperfeiçoar a metodologia e possíveis usos alternativos para ela.

Avaliação de Projetos de Investimento com Opções Reais: Cálculo de Valor de Opção de Espera de uma Unidade Separadora de Propeno

O tema central deste trabalho é a avaliação do valor da opção real de espera do investimento em uma Unidade Separadora de Propeno, em comparação com uma análise estática de Valor Presente Líquido. Para isso, foi exposta a teoria de opções reais, os processos estocásticos para a estimação das suas principais variáveis de incerteza (preço de produto e insumo), bem como a descrição das ferramentas de simulação a serem utilizadas. Com os instrumentos expostos, pretendemos demonstrar aos responsáveis por projetos de investimento que as incertezas podem ser medidas, levando a maior flexibilidade na tomada de decisões. Os resultados obtidos apontam para o exercício imediato da opção pela abordagem de ativos contingentes e resultados divergentes na análise de ativos contingentes em função do diferencial de preços, em função da taxa de dividendos adotada. A influência dos valores da volatilidade e da taxa de dividendos nos resultados também foi avaliada, levando à conclusão de que o primeiro gera impactos maiores no valor da opção do que o segundo.

A política monetária brasileira sob o regime de metas de inflação

O trabalho analisa a evolução da política monetária desde a implementação do regime de metas de inflação no período de 1999 a 2009 com o intuito de avaliar se há diferenças na condução de política monetária entre as gestões Armínio Fraga e Henrique Meirelles. Um modelo de equilíbrio geral novo-keynesiano baseado em expectativas racionais é utilizado para modelar a economia brasileira e deriva-se uma regra de Taylor para encontrar a condição suficiente para a convergência da inflação. O processo de analise empírica consiste em estimar um modelo de vetores auto-regressivos, cujos parâmetros variam ao longo do tempo assim como as inovações na matriz de variância-covariância. Para tanto, será utilizado um algoritmo de simulação de Monte Carlo. Os resultados empíricos mostram que (i) não há diferenças significativas na condução de política monetária durante as gestões Armínio Fraga e Henrique Meirelles; (ii) A partir de 2003, a taxa de juros permaneceu acima da necessária para a convergência da inflação de acordo com a condição de estabilidade; e (iii) a gestão Armínio Fraga agiu de acordo com a regra de estabilização na crise de 2002, porém a inflação permaneceu acima da meta por causa da magnitude choques exógenos.

Análise de métodos numéricos para precificação de opções

Analisa e compara, sob as óticas de acurácia e custo, os principais métodos numéricos (simulação de Monte carlo, métodos de diferenças finitas, e modelos baseados em lattice para precificação de opções financeiras, exóticas e reais. Aponta as situações onde cada método deve ser empregado, e apresenta os algoritmos necessários para implementação dos métodos numéricos na prática.

O uso do value at risk (var) como medida de risco para fundos de pensão

Este estudo faz uma revisão das origens do VaR, bem como dos conceitos e teorias que o fundamentam, e sua aplicabilidade aos fundos de pensão. Descreve as principais metodologias de cálculo e as situações nas quais o uso de cada uma é mais adequado. Revisa a literatura internacional acerca do uso do VaR como medida de risco pelos fundos de pensão. A seguir faz a previsão do VaR para as carteiras reais de três fundos de pensão brasileiros com três metodologias distintas: paramétrica, simulação histórica e simulação de Monte Carlo, esta última com duas suposições distintas para a distribuição dos retornos dos fatores de risco (normal e histórica). A partir disso, realiza um teste qualitativo, através da comparação do número de perdas efetivas realizadas pelas carteiras dos três fundos de pensão com o número de perdas correspondente admitido para os diferentes níveis de confiança utilizados no cálculo do VaR. O trabalho não encontra evidências de superioridade de nenhuma das metodologias de cálculo, sendo que todas elas superestimaram as perdas verificadas na prática (o VaR foi excedido menos vezes do que o esperado).