Modelos de risco de mercado com fat tail : análise empírica de value at risk and expected shortfall para ativos financeiros brasileiros

O objetivo deste trabalho foi mostrar modelagens alternativas à tradicional maneira de se apurar o risco de mercado para ativos financeiros brasileiros. Procurou-se cobrir o máximo possível de fatores de risco existentes no Brasil; para tanto utilizamos as principais proxies para instrumentos de Renda Fixa. Em momentos de volatilidade, o gerenciamento de risco de mercado é bastante criticado por trabalhar dentro de modelagens fundamentadas na distribuição normal. Aqui reside a maior contribuição do VaR e também a maior crítica a ele. Adicionado a isso, temos um mercado caracterizado pela extrema iliquidez no mercado secundário até mesmo em certos tipos de títulos públicos federais. O primeiro passo foi fazer um levantamento da produção acadêmica sobre o tema, seja no Brasil ou no mundo. Para a nossa surpresa, pouco, no nosso país, tem se falado em distribuições estáveis aplicadas ao mercado financeiro, seja em gerenciamento de risco, precificação de opções ou administração de carteiras. Após essa etapa, passamos a seleção das variáveis a serem utilizadas buscando cobrir uma grande parte dos ativos financeiros brasileiros. Assim, deveríamos identificar a presença ou não da condição de normalidade para, aí sim, realizarmos as modelagens das medidas de risco, VaR e ES, para os ativos escolhidos, As condições teóricas e práticas estavam criadas: demanda de mercado (crítica ao método gausiano bastante difundido), ampla cobertura de ativos (apesar do eventual questionamento da liquidez), experiência acadêmica e conhecimento internacional (por meio de detalhado e criterioso estudo da produção sobre o tema nos principais meios). Analisou-se, desta forma, quatro principais abordagens para o cálculo de medidas de risco sendo elas coerentes (ES) ou não (VaR). É importante mencionar que se trata de um trabalho que poderá servir de insumo inicial para trabalhos mais grandiosos, por exemplo, aqueles que incorporarem vários ativos dentro de uma carteira de riscos lineares ou, até mesmo, para ativos que apresentem risco não-direcionais.

Nonparametric tail risk, macroeconomics and stock returns: predictability and risk premia

This paper proposes a new novel to calculate tail risks incorporating risk-neutral information without dependence on options data. Proceeding via a non parametric approach we derive a stochastic discount factor that correctly price a chosen panel of stocks returns. With the assumption that states probabilities are homogeneous we back out the risk neutral distribution and calculate five primitive tail risk measures, all extracted from this risk neutral probability. The final measure is than set as the first principal component of the preliminary measures. Using six Fama-French size and book to market portfolios to calculate our tail risk, we find that it has significant predictive power when forecasting market returns one month ahead, aggregate U.S. consumption and GDP one quarter ahead and also macroeconomic activity indexes. Conditional Fama-Macbeth two-pass cross-sectional regressions reveal that our factor present a positive risk premium when controlling for traditional factors.

Tail risk in the hedge fund industry

The dissertation goal is to quantify the tail risk premium embedded into hedge funds' returns. Tail risk is the probability of extreme large losses. Although it is a rare event, asset pricing theory suggests that investors demand compensation for holding assets sensitive to extreme market downturns. By de nition, such events have a small likelihood to be represented in the sample, what poses a challenge to estimate the e ects of tail risk by means of traditional approaches such as VaR. The results show that it is not su cient to account for the tail risk stemming from equities markets. Active portfolio management employed by hedge funds demand a speci c measure to estimate and control tail risk. Our proposed factor lls that void inasmuch it presents explanatory power both over the time series as well as the cross-section of funds' returns.

An SDF approach to hedge funds’ tail risk: evidence from Brazilian funds

The main purpose of this paper is to propose a methodology to obtain a hedge fund tail risk measure. Our measure builds on the methodologies proposed by Almeida and Garcia (2015) and Almeida, Ardison, Garcia, and Vicente (2016), which rely in solving dual minimization problems of Cressie Read discrepancy functions in spaces of probability measures. Due to the recently documented robustness of the Hellinger estimator (Kitamura et al., 2013), we adopt within the Cressie Read family, this specific discrepancy as loss function. From this choice, we derive a minimum Hellinger risk-neutral measure that correctly prices an observed panel of hedge fund returns. The estimated risk-neutral measure is used to construct our tail risk measure by pricing synthetic out-of-the-money put options on hedge fund returns of ten specific categories. We provide a detailed description of our methodology, extract the aggregate Tail risk hedge fund factor for Brazilian funds, and as a by product, a set of individual Tail risk factors for each specific hedge fund category.

Testing unit root based on partially adaptive estimation

This paper proposes unit tests based on partially adaptive estimation. The proposed tests provide an intermediate class of inference procedures that are more efficient than the traditional OLS-based methods and simpler than unit root tests based on fully adptive estimation using nonparametric methods. The limiting distribution of the proposed test is a combination of standard normal and the traditional Dickey-Fuller (DF) distribution, including the traditional ADF test as a special case when using Gaussian density. Taking into a account the well documented characteristic of heavy-tail behavior in economic and financial data, we consider unit root tests coupled with a class of partially adaptive M-estimators based on the student-t distributions, wich includes te normal distribution as a limiting case. Monte Carlo Experiments indicate that, in the presence of heavy tail distributions or innovations that are contaminated by outliers, the proposed test is more powerful than the traditional ADF test. We apply the proposed test to several macroeconomic time series that have heavy-tailed distributions. The unit root hypothesis is rejected in U.S. real GNP, supporting the literature of transitory shocks in output. However, evidence against unit roots is not found in real exchange rate and nominal interest rate even haevy-tail is taken into a account.

A interação entre sistemas de informação e o trabalho no setor bancário no Brasil: uma análise estruturalista

Esta tese teve como objetivo entender em que condições se dá o processo de interação entre o trabalho e três sistemas de informação (SIs) utilizados em duas instituições bancárias no Brasil. Procurei compreender como os sistemas de informação são reconstruídos por seus usuários, nas práticas do trabalho, e como o trabalho é modificado pela inserção de novos sistemas. Utilizando procedimentos metodológicos baseados no estruturalismo, busquei a estrutura que subjaz às práticas adotadas pelos agentes, associadas aos sistemas e ao trabalho. A coleta de dados para a pesquisa foi realizada com base em 46 entrevistas semi-estruturadas realizadas com gestores de TI e usuários, pela observação do contexto organizacional e pelo exame de documentos referentes aos sistemas. Na análise dos dados, o diagnóstico e o estudo de 11 práticas me permitiram identificar quais as mais relevantes para a interação entre os agentes e os dispositivos, no que se refere a reconstruções de SIs e a modificações sobre o trabalho. Identifiquei, na pesquisa empírica, uma estrutura de arranjo operacional, que assegura a interação entre agentes e sistemas. Esse arranjo tem a forma de uma retícula de sobreposição das práticas, uma rede de relações. As práticas, em isolado, não garantem a interação entre o sistema e o trabalho. Essa interação é assegurada pela composição entre as práticas. Da interpretação desta estrutura manifesta, identifiquei uma estrutura subjacente à interação entre os sistemas e o trabalho. Alcancei-a buscando as explicações para cada prática. Nestas explicações, identifiquei conjuntos de elementos de poder e resistência, de confluência de interesses individuais e organizacionais e de conformismo e conformidade dos agentes com o que foi instituído pela organização. A análise destes conjuntos de elementos me permitiu chegar à tese sustentada por esta pesquisa: a interação entre os sistemas de informação e o trabalho é definida por uma estrutura de conversão recíproca. Esta conversão se dá pela humanização dos sistemas e pela tecnicização do trabalho. O ajustamento continuado, presente entre os sistemas de informação e o trabalho, faz com que a tecnologia se torne mais adequada ao contexto e que as pessoas estejam mais bem preparadas para lidar com a tecnologia. A estrutura de conversão recíproca tem a forma de um oroborus, a serpente que engole ou vomita a própria cauda e simboliza o que se regenera, se recria. Tal como o oroburus, a estrutura de conversão recíproca é uma auto-reconstrução.

Sistemas de produção de carvão vegetal existentes no Brasil: uma análise de viabilidade econômica

O carvão vegetal tem um papel de destaque entre as biomassas consumidas no Brasil. Seu uso em larga escala na indústria siderúrgica para a produção de ferro gusa fez do país um dos maiores produtores e consumidores mundiais de carvão vegetal. A matéria-prima abundante, bem como a falta de preocupação com fatores ambientais e sociais, permitiu no passado que se atentasse apenas ao fator econômico; e a tecnologia de produção deste combustível/insumo se desenvolveu muito pouco ao longo de quase toda a sua história no Brasil até os anos mais recentes. Nas duas últimas décadas, quando se intensificou a preocupação social e ambiental e esses fatores ganharam relevância na análise da viabilidade de projetos tanto a serem implantados, quanto já existentes, a produção de carvão vegetal passou a ser identificada como extremamente rudimentar e impactante ao meio ambiente e sociedade onde se localiza. Neste trabalho buscou-se analisar a viabilidade econômica de quatro sistemas de produção de carvão existentes no Brasil. O sistema mais rudimentar, comumente chamado de “rabo quente”, um sistema ainda de alvenaria, com um pouco mais desenvolvimento tecnológico conhecido como forno retangular, e dois sistemas que utilizam fornos metálicos para buscar menor tempo do processo de carbonização (devido ao mais rápido resfriamento do sistema) e que têm, ambos, uma preocupação ambiental maior e buscam emitir menos poluentes e oferecer uma condição de trabalho mais adequada, refletindo também positivamente sob o aspecto sócio-ambiental. Percebe-se que em termos de implantação, obviamente, os sistemas que envolvem um pouco mais de tecnologia são bem mais dispendiosos em investimento inicial, porém, há resultados animadores do ponto de vista de retorno do investimento e possibilidades de agregação de valor que tendem a atrair o investimento especialmente dos grandes grupos siderúrgicos consumidores, que têm se preocupado cada vez mais em investir tanto na produção de matéria-prima, com grandes áreas de reflorestamento, quanto na produção sustentável do carvão vegetal.

O forte do mercado: uma análise do mercado de fitness não convencional

Esta pesquisa está contextualizada no cenário nacional atual: o Brasil passa por um momento singular que culminará em dois eventos esportivos de repercussão mundial: a Copa do Mundo de Futebol em 2014 e as Olimpíadas em 2016. Estes eventos geram impactos nas mais diversas áreas, inclusive na indústria de fitness que, em sua expansão, aproveita a visibilidade gerada por tais acontecimentos. Tendo isto em vista, o objetivo desta pesquisa foi analisar modelos alternativos de atuação no setor de fitness de maneira a contribuir para sua expansão. O modelo alternativo selecionado foi o CrossFit, cujo crescimento internacional o posiciona como a opção de fitness não convencional de maior expressão, ainda que pouco conhecido no Brasil.

A unit root test based on partially adaptive estimation

This paper constructs a unit root test baseei on partially adaptive estimation, which is shown to be robust against non-Gaussian innovations. We show that the limiting distribution of the t-statistic is a convex combination of standard normal and DF distribution. Convergence to the DF distribution is obtaineel when the innovations are Gaussian, implying that the traditional ADF test is a special case of the proposed testo Monte Carlo Experiments indicate that, if innovation has heavy tail distribution or are contaminated by outliers, then the proposed test is more powerful than the traditional ADF testo Nominal interest rates (different maturities) are shown to be stationary according to the robust test but not stationary according to the nonrobust ADF testo This result seems to suggest that the failure of rejecting the null of unit root in nominal interest rate may be due to the use of estimation and hypothesis testing procedures that do not consider the absence of Gaussianity in the data.Our results validate practical restrictions on the behavior of the nominal interest rate imposed by CCAPM, optimal monetary policy and option pricing models.

Extreme observations and diversification in Latin American emerging equity markets

In this paper, we focus on the tails of the unconditional distribution of Latin American emerging markets stock returns. We explore their implications for portfolio diversification according to the safety tirst principIe, tirst proposed by Roy (1952). We tind that the Latin American emerging markets have signiticantly fatter tails than industrial markets. especially, the lower tail of the distrihution. We consider the implication of the safety tirst principIe for a U .S. investor who creates a diversitied portfolio using Latin American stock markets. We tind that a U.S. investor gains by adding Latin American equity markets to her purely domestic portfolio. For different parameter specitications. we finu a more realistic asset allocation than the one suggested by the Iiterature haseu on the traditional mean-variance framework.

Bayesian analysis of extreme events with threshold estimation

The aim of this paper is to analyze extremal events using Generalized Pareto Distributions (GPD), considering explicitly the uncertainty about the threshold. Current practice empirically determines this quantity and proceeds by estimating the GPD parameters based on data beyond it, discarding all the information available be10w the threshold. We introduce a mixture model that combines a parametric form for the center and a GPD for the tail of the distributions and uses all observations for inference about the unknown parameters from both distributions, the threshold inc1uded. Prior distribution for the parameters are indirectly obtained through experts quantiles elicitation. Posterior inference is available through Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods. Simulations are carried out in order to analyze the performance of our proposed mode1 under a wide range of scenarios. Those scenarios approximate realistic situations found in the literature. We also apply the proposed model to a real dataset, Nasdaq 100, an index of the financiai market that presents many extreme events. Important issues such as predictive analysis and model selection are considered along with possible modeling extensions.

Construindo lealdade online: a renda do consumidor faz diferença?

O varejo online vem apresentando volumes cada vez maiores em vendas. Esse volume de negócios em crescimento, transacionados em ambiente virtual, apresenta maior desafio à fidelização do seu consumo em relação aos apresentados nas transações realizadas em lojas físicas. No Brasil, os propulsores do crescimento do varejo online estão, principalmente, entre os consumidores pertencentes à baixa renda, mais conhecida como classe C, mas pouco se conhece a respeito desse segmento no varejo online. Essa pesquisa se propôs a avaliar o fenômeno de e-Lealdade, com consumidores brasileiros de ambos os estratos de renda (superior e inferior), em duas etapas: qualitativa exploratória e quantitativa. Na etapa exploratória da pesquisa foram entrevistados 16 consumidores e foi realizada análise de conteúdo. Na etapa quantitativa foram avaliados dados coletados de 1.020 consumidores, via websurvey, e analisados com o emprego de equações estruturais (estimador de máxima verossimilhança). A investigação foi norteada pela identificação, através de revisão de literatura, do que se denominou “modelo Clássico de e-Lealdade”. Nesse modelo, a e-Lealdade é construída pela relação entre as dimensões de e-Qualidade, e-Satisfação e e-Confiança. Essa pesquisa se propôs a avaliar essas relações, no mercado brasileiro, entre diferentes estratos de renda dos consumidores. Esse objetivo foi motivado pelo crescimento da participação de consumidores pertencentes à classe C no comércio on-line brasileiro, além de indícios de comportamento distinto entre os estratos. Entre os principais resultados, verificou-se que consumidores pertencentes a estratos superiores de renda valorizam mais a qualidade da informação do website, ao passo que consumidores de estratos de renda inferiores ressaltam a importância da garantia de entrega. Tanto para consumidores do estrato superior quanto para o inferior, a e-Satisfação tem peso muito maior do que a e-Confiança na determinação da e-Lealdade. Esse destaque da importância da e-Satisfação (em relação à e-Confiança) é ainda mais acentuado no segmento inferior de renda. Apesar do seu menor peso, a relevância da e-Confiança é maior no segmento superior do que no inferior. Tais diferenças atestaram a moderação da variável renda nas relações definidoras de e-Lealdade, esperando ter contribuído para o estudo do fenômeno.

Co-creation in hospitality industry: a case study on the drivers of traveler-generated content

User-generated content in travel industry is the phenomenon studied in this research, which aims to fill the literature gap on the drivers to write reviews on TripAdvisor. The object of study is relevant from a managerial standpoint since the motivators that drive users to co-create can shape strategies and be turned into external leverages that generate value for brands through content production. From an academic perspective, the goal is to enhance literature on the field, and fill a gap on adherence of local culture to UGC given industry structure specificities. The business’ impact of UGC is supported by the fact that it increases e-commerce conversion rates since research undertaken by Ye, Law, Gu and Chen (2009) states each 10% in traveler review ratings boosts online booking in more than 5%. The literature review builds a theoretical framework on required concepts to support the TripAdvisor case study methodology. Quantitative and qualitative data compound the methodological approach through literature review, desk research, executive interview, and user survey which are analyzed under factor and cluster analysis to group users with similar drivers towards UGC. Additionally, cultural and country-specific aspects impact user behavior. Since hospitality industry in Brazil is concentrated on long tail – 92% of hotels in Brazil are independent ones (Jones Lang LaSalle, 2015, p. 7) – and lesser known hotels take better advantage of reviews – according to Luca (2011) each one Yelp-star increase in rating, increases in 9% independent restaurant revenue whereas in chain restaurants the reviews have no effect – , this dissertation sought to understand UGC in the context of travelers from São Paulo (Brazil) and adopted the case of TripAdvisor to describe what are the incentives that drives user’s co-creation among targeted travelers. It has an outcome of 4 different clusters with different drivers for UGC that enables to design marketing strategies, and it also concludes there’s a big potential to convert current content consumers into producers, the remaining importance of friends and family referrals and the role played by incentives. Among the conclusions, this study lead us to an exploration of positive feedback and network effect concepts, a reinforcement of the UGC relevance for long tail hotels, the interdependence across content production, consumption and participation; and the role played by technology allied with behavioral analysis to take effective decisions. The adherence of UGC to hospitality industry, also outlines the formulation of the concept present in the dissertation title of “Traveler-Generated Content”.