994 resultados para Países de risco (Economia)
Resumo:
The goal of this paper is twofold. First, using five of the most actively traded stocks in the Brazilian financial market, this paper shows that the normality assumption commonly used in the risk management area to describe the distributions of returns standardized by volatilities is not compatible with volatilities estimated by EWMA or GARCH models. In sharp contrast, when the information contained in high frequency data is used to construct the realized volatilies measures, we attain the normality of the standardized returns, giving promise of improvements in Value at Risk statistics. We also describe the distributions of volatilities of the Brazilian stocks, showing that the distributions of volatilities are nearly lognormal. Second, we estimate a simple linear model to the log of realized volatilities that differs from the ones in other studies. The main difference is that we do not find evidence of long memory. The estimated model is compared with commonly used alternatives in an out-of-sample experiment.
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Asset allocation decisions and value at risk calculations rely strongly on volatility estimates. Volatility measures such as rolling window, EWMA, GARCH and stochastic volatility are used in practice. GARCH and EWMA type models that incorporate the dynamic structure of volatility and are capable of forecasting future behavior of risk should perform better than constant, rolling window volatility models. For the same asset the model that is the ‘best’ according to some criterion can change from period to period. We use the reality check test∗ to verify if one model out-performs others over a class of re-sampled time-series data. The test is based on re-sampling the data using stationary bootstrapping. For each re-sample we check the ‘best’ model according to two criteria and analyze the distribution of the performance statistics. We compare constant volatility, EWMA and GARCH models using a quadratic utility function and a risk management measurement as comparison criteria. No model consistently out-performs the benchmark.
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O objetivo do presente trabalho foi, face ao grau de integração da economia brasileira, testar o poder explicativo do Modelo Goldman Sachs sobre os retornos esperados por um investidor estrangeiro no mercado nacional, ao longo do período 2004-2013. Em um primeiro momento, foi testado o grau de integração da economia brasileira para o período 2004-2013, buscando entender o contexto em que o Modelo Goldman Sachs foi empregado. Posteriormente, para o teste do modelo, calcularam-se os betas dos fatores de risco dos ativos analisados (risco de mercado e risco país) e procedeu-se à regressão com dados em painel dos retornos esperados sobre os betas desses ativos. Verificou-se que o risco país não se mostrou estatisticamente significante para a explicação dos retornos esperados, o que indica que é adicionado de maneira ad hoc pelos praticantes de mercado para o cálculo do custo de capital próprio de acordo com o Modelo Goldman Sachs. Assim, embora haja evidências de uma relação positiva e significante entre risco sistemático e retorno, os resultados para o risco país demonstram que o Modelo Goldman Sachs não se mostrou satisfatório para a explicação dos retornos esperados no mercado brasileiro ao longo dos últimos dez anos.
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Este trabalho é composto por três capítulos que se dedicam a discutir aspectos distintos a respeito do importante mercado de títulos corporativos norte-americano. No primeiro capítulo, “Mercado de Títulos Corporativos Norte-Americano: Evolução e Fatos Estilizados”, mostramos como se deu a evolução do mercado de crédito norte-americano nas últimas décadas no que diz respeito à sua relevância para a economia. Nesse estudo mostramos também as principais mudanças regulatórias que afetaram de forma relevante esse mercado nos últimos anos. Trabalhos recentes encontraram evidências de que mudanças regulatórias no mercado de títulos corporativos provocam redução dos spreads e diminuem a liquidez dos ativos de crédito. Finalmente, ilustramos nesse capítulo as principais correntes teóricas e alguns fatos estilizados a respeito de curvas de juros e de spreads de títulos corporativos. No segundo capítulo, “Fatores Latentes Globais e Idiossincráticos na Estrutura a Termo da Curva de Juros de Títulos Corporativos”, analisamos a maneira como fatores globais e idiossincráticos influenciam a estrutura a termo das curvas de juros de emissores corporativos norte-americanos para diferentes níveis de classificação de risco, setor de atividade e período de análise. Os resultados são inéditos, pois a metodologia utilizada nunca foi aplicada anteriormente para essa classe de ativos, e indicam que a influência dos componentes latentes globais nos fatores de nível é menor quanto pior a classificação de risco. Um segundo resultado importante é que as curvas de setores de atividade distintos como o financeiro e industrial são influenciadas de maneira distinta pelos fatores globais e idiossincráticos no que diz respeito aos componentes de nível e inclinação. No terceiro capítulo, “Estrutura a Termo da Curva de Spreads de Títulos Corporativos”, estudamos as variáveis que influenciaram os fatores de nível e inclinação das curvas de spreads corporativos nos Estados Unidos. O modelo estimado nesse estudo incorpora, ao contrário de estudos anteriores, fatores latentes das curvas de juros do tesouro e de spreads, variáveis macroeconômicas e setoriais. Concluímos que o componente de nível da curva de juros norte-americana afeta positivamente o nível dos spreads. Os resultados diferem da literatura tradicional, mas estão em linha com estudos recentes que controlam períodos de elevada volatilidade de ativos com quebras estruturais. Palavras-chave: Spreads; Classificação de risco; Curva de juros; Títulos corporativos
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Based on three versions of a small macroeconomic model for Brazil, this paper presents empirical evidence on the effects of parameter uncertainty on monetary policy rules and on the robustness of optimal and simple rules over different model specifications. By comparing the optimal policy rule under parameter uncertainty with the rule calculated under purely additive uncertainty, we find that parameter uncertainty should make policymakers react less aggressively to the economy's state variables, as suggested by Brainard's "conservatism principIe", although this effect seems to be relatively small. We then informally investigate each rule's robustness by analyzing the performance of policy rules derived from each model under each one of the alternative models. We find that optimal rules derived from each model perform very poorly under alternative models, whereas a simple Taylor rule is relatively robusto We also fmd that even within a specific model, the Taylor rule may perform better than the optimal rule under particularly unfavorable realizations from the policymaker' s loss distribution function.
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Theoretical models on moral hazard provide competing predictions on the incentive-risk relationship. These predictions are derived under the assumptions of homogeneous agents and exogenous risk. However, the existing empirical evidence does not account for risk-aversion heterogeneity and risk endogeneity. This paper uses a well-built database on tenancy contracts to address these issues. Detailed information on cropping activities is used to measure the exogenous risk. Risk-aversion heterogeneity and other self-selection problems are addressed through a portfolio schedule and a subsample of farmers who simultaneously own and sharecrop different farms. This controlled exercise finds a direct relation between incentives and exogenous risk.
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Incomplete markets and non-default borrowing constraints increase the volatility of pricing kernels and are helpful when addressing assetpricing puzzles. However, ruling out default when markets are in complete is suboptimal. This paper endogenizes borrowing constraints as an intertemporal incentive structure to default. It modeIs an infinitehorizon economy, where agents are allowed not to pay their liabilities and face borrowing constraints that depend on the individual history of default. Those constraints trade off the economy's risk-sharing possibilities and incentives to prevent default. The equilibrium presents stationary properties, such as an invariant distribution for the assets' solvency rate.
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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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This research is to be considered as an implementation of Goetzmann and Jorion (1999). In order to provide a more realistic scenario, we have implemented a Garch (1,1) approach for the residuals of returns and a multifactor model thus to better replicate the systematic risk of a market. The new simulations reveal some new aspects of emerging markets’ expected returns: the unpredictability of the emerging markets’ returns with the global factor does not depend on the year of emergence and that the unsystematic risk explains the returns of emerging markets for a much larger period of time. The results also reveal the high impact of Exchange rate, Commodities index and of the Global factor in emerging markets’ expected return.
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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.
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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.
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Usando a abordagem de competitive search, modelo um mercado de trabalho com trabalhadores heterogêneos no qual há um problema de risco moral na relação entre firmas e trabalhadores. Nesse contexto, consigo prever como contratos reagem a mudanças nos parâmetros do mercado (em particular, o risco de produção), assim como a variação da probabilidade dos trabalhadores serem contratados. Minha contribuição principal é ver que, no nível individual, existe uma relação negativa entre risco e incentivos, mas efeitos de equilíbrio geral implicam que essa relação pode ser positiva no nível agregado. Esse resultado ajuda a esclarecer resultados empíricos contraditórios sobre a relação entre risco e incentivos.
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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.
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Uma forma interessante para uma companhia que pretende assumir uma posição comprada em suas próprias ações ou lançar futuramente um programa de recompra de ações, mas sem precisar dispor de caixa ou ter que contratar um empréstimo, ou então se protegendo de uma eventual alta no preço das ações, é através da contratação de um swap de ações. Neste swap, a companhia fica ativa na variação de sua própria ação enquanto paga uma taxa de juros pré ou pós-fixada. Contudo, este tipo de swap apresenta risco wrong-way, ou seja, existe uma dependência positiva entre a ação subjacente do swap e a probabilidade de default da companhia, o que precisa ser considerado por um banco ao precificar este tipo de swap. Neste trabalho propomos um modelo para incorporar a dependência entre probabilidades de default e a exposição à contraparte no cálculo do CVA para este tipo de swap. Utilizamos um processo de Cox para modelar o instante de ocorrência de default, dado que a intensidade estocástica de default segue um modelo do tipo CIR, e assumindo que o fator aleatório presente na ação subjacente e que o fator aleatório presente na intensidade de default são dados conjuntamente por uma distribuição normal padrão bivariada. Analisamos o impacto no CVA da incorporação do riscowrong-way para este tipo de swap com diferentes contrapartes, e para diferentes prazos de vencimento e níveis de correlação.