11 resultados para risk variables

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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Neste trabalho buscamos identificar os principais determinantes da demanda por fundos de investimento no Brasil através do modelo Logit, que é bastante utilizado na teoria das organizações industriais. Sempre que possível realizamos “links” com os principais conceitos de finanças comportamentais. Assim, conseguimos aclarar as principais variáveis que impactam as variações de “market-share” na indústria de fundos de investimento. Concluímos que os principais indicadores observados pelos investidores no momento de tomada de decisão são o CDI, a inflação, a taxa real de juros, a variação do dólar e da bolsa de valores, por outro lado a rentabilidade acumulada dos últimos três meses é fator decisivo para que o investidor aplique ou resgate um fundo de investimento. Variáveis de risco e de retorno esperado que imaginávamos ter forte impacto, não se mostraram significativas para as variações de “share”.

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Há mais de uma década, o Value-at-Risk (VaR) é utilizado por instituições financeiras e corporações não financeiras para controlar o risco de mercado de carteiras de investimentos. O fato dos métodos paramétricos assumirem a hipótese de normalidade da distribuição de retornos dos fatores de risco de mercado, leva alguns gestores de risco a utilizar métodos por simulação histórica para calcular o VaR das carteiras. A principal crítica à simulação histórica tradicional é, no entanto, dar o mesmo peso na distribuição à todos os retornos encontrados no período. Este trabalho testa o modelo de simulação histórica com atualização de volatilidade proposto por Hull e White (1998) com dados do mercado brasileiro de ações e compara seu desempenho com o modelo tradicional. Os resultados mostraram um desempenho superior do modelo de Hull e White na previsão de perdas para as carteiras e na sua velocidade de adaptação à períodos de ruptura da volatilidade do mercado.

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This article develops an econometric model in order to study country risk behavior for six emerging economies (Argentina, Mexico, Russia, Thailand, Korea and Indonesia), by expanding the Country Beta Risk Model of Harvey and Zhou (1993), Erb et. al. (1996a, 1996b) and Gangemi et. al. (2000). Toward this end, we have analyzed the impact of macroeconomic variables, especially monetary policy, upon country risk, by way of a time varying parameter approach. The results indicate an inefficient and unstable effect of monetary policy upon country risk in periods of crisis. However, this effect is stable in other periods, and the Favero-Giavazzi effect is not verified for all economies, with an opposite effect being observed in many cases.

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This paper is concerned with evaluating value at risk estimates. It is well known that using only binary variables to do this sacrifices too much information. However, most of the specification tests (also called backtests) avaliable in the literature, such as Christoffersen (1998) and Engle and Maganelli (2004) are based on such variables. In this paper we propose a new backtest that does not realy solely on binary variable. It is show that the new backtest provides a sufficiant condition to assess the performance of a quantile model whereas the existing ones do not. The proposed methodology allows us to identify periods of an increased risk exposure based on a quantile regression model (Koenker & Xiao, 2002). Our theorical findings are corroborated through a monte Carlo simulation and an empirical exercise with daily S&P500 time series.

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Hope is an important construct in marketing, once it is an antecedent of important marketing variables, such as trust, expectation and satisfaction (MacInnis & de Mello, 2005, Almeida, Mazzon & Botelho, 2007). Specifically, the literature suggests that hope can play an important influence on risk perception (Almeida, 2010, Almeida et al., 2007, Fleming, 2008, MacInnis & de Mello, 2005) and propensity to indebtedness (Fleming, 2008). Thus, this thesis aims to investigate the relations among hope, risk perception related to purchasing and consumption and propensity to indebtedness, by reviewing the existing literature and conducting two empirical researches. The first of them is a laboratory experiment, which accessed hope and risk perception of getting a mortgage loan. The second is a survey, investigating university students’ propensity to get indebted to pay for their university tuition, analyzed through the method of Structural Equations Modeling (SEM). These studies found that hope seems to play an important role on propensity to indebtedness, as higher levels of hope predicted an increase in the propensity to accept the mortgage loan, independent of actual risks, and an increase in the propensity of college students to get indebted to pay for their studies. In addition, the first study suggests that hope may lead to a decrease in risk perception, which, however, has not been confirmed by the second study. Finally, this research offers some methodological contributions, due to the fact that it is the first study using an experimental method to study hope in Brazil and, worldwide, it is the first study investigating the relation among hope, risk perception and propensity to indebtedness, which proved to be important influences in consumer behavior

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Building Risk-Neutral Densities (RND) from options data can provide market-implied expectations about the future behavior of a financial variable. And market expectations on financial variables may influence macroeconomic policy decisions. It can be useful also for corporate and financial institutions decision making. This paper uses the Liu et all (2007) approach to estimate the option-implied Risk-neutral densities from the Brazilian Real/US Dollar exchange rate distribution. We then compare the RND with actual exchange rates, on a monthly basis, in order to estimate the relative risk-aversion of investors and also obtain a Real-world density for the exchange rate. We are the first to calculate relative risk-aversion and the option-implied Real World Density for an emerging market currency. Our empirical application uses a sample of Brazilian Real/US Dollar options traded at BM&F-Bovespa from 1999 to 2011. The RND is estimated using a Mixture of Two Log-Normals distribution and then the real-world density is obtained by means of the Liu et al. (2007) parametric risktransformations. The relative risk aversion is calculated for the full sample. Our estimated value of the relative risk aversion parameter is around 2.7, which is in line with other articles that have estimated this parameter for the Brazilian Economy, such as Araújo (2005) and Issler and Piqueira (2000). Our out-of-sample evaluation results showed that the RND has some ability to forecast the Brazilian Real exchange rate. Abe et all (2007) found also mixed results in the out-of-sample analysis of the RND forecast ability for exchange rate options. However, when we incorporate the risk aversion into RND in order to obtain a Real-world density, the out-of-sample performance improves substantially, with satisfactory results in both Kolmogorov and Berkowitz tests. Therefore, we would suggest not using the “pure” RND, but rather taking into account risk aversion in order to forecast the Brazilian Real exchange rate.

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This paper empirically investigates the impact of changes in US real interest rates on sovereign default risk in emerging economies using the method of identification through heteroskedasticity. Policy-induced increases in US interest rates starkly raise default risk in emerging market economies. However, the overall correlation between US real interest rates and the risk of default is negative, demonstrating that the effects of other variables dominate the anterior relationship

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Esse trabalho é uma aplicação do modelo intertemporal de apreçamento de ativos desenvolvido por Campbell (1993) e Campbell e Vuolteenaho (2004) para as carteiras de Fama-French 2x3 brasileiras no period de janeiro de 2003 a abril de 2012 e para as carteiras de Fama-French 5x5 americanas em diferentes períodos. As varíaveis sugeridas por Campbell e Vuolteenaho (2004) para prever os excessos de retorno do mercado acionário americano no period de 1929 a 2001 mostraram-se também bons preditores de excesso de retorno para o mercado brasileiro no período recente, com exceção da inclinação da estrutura a termo das taxas de juros. Entretanto, mostramos que um aumento no small stock value spread indica maior excesso de retorno no futuro, comportamento que não é coerente com a explicação para o prêmio de valor sugerida pelo modelo intertemporal. Ainda, utilizando os resíduos do VAR preditivo para definir o risco de choques de fluxo de caixa e de choques nas taxas de desconto das carteiras de teste, verificamos que o modelo intertemporal resultante não explica adequadamente os retornos observados. Para o mercado norte-americano, concluímos que a abilidade das variáveis propostas para explicar os excessos de retorno do mercado varia no tempo. O sucesso de Campbell e Vuolteenaho (2004) em explicar o prêmio de valor para o mercado norte-americano na amostra de 1963 a 2001 é resultado da especificação do VAR na amostra completa, pois mostramos que nenhuma das varíaveis é um preditor de retorno estatisticamente significante nessa sub-amostra.

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In this paper we study the question of debt sustainability from a risk management perspective. The debt accumulation equation for any country involves variables that are stochastic and closely intertwined. When these aspects are taken into consideration the notion of debt sustainability is expanded to studying the stochastic properties of the debt dynamics. We illustrate the methodology by studying the Brazilian case. We find that even though the debt could be sustainable in the absence of risk, there are paths in which it is clearly unsustainable. Furthermore, we show that properties of the debt dynamics are closely related to the spreads on sovereign dollar denominated debt.

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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.

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We develop an affine jump diffusion (AJD) model with the jump-risk premium being determined by both idiosyncratic and systematic sources of risk. While we maintain the classical affine setting of the model, we add a finite set of new state variables that affect the paths of the primitive, under both the actual and the risk-neutral measure, by being related to the primitive's jump process. Those new variables are assumed to be commom to all the primitives. We present simulations to ensure that the model generates the volatility smile and compute the "discounted conditional characteristic function'' transform that permits the pricing of a wide range of derivatives.