Modelos para apuramento do risco de taxa de juro

Alterações nas taxas de juro podem afectar o resultado e a situação líquida das instituições financeiras. O resultado destas empresas é sensível a alterações se o custo dos fundos é mais (ou menos) sensível que os proveitos obtidos. A situação líquida é sensível a alterações se o valor dos activos é mais (ou menos) sensível que o valor dos passivos. Este risco da taxa de juro resultante das alterações das taxas pode ser controlado através de diversos modelos. Os modelos mais usuais baseiam-se nos diferenciais de fundos (GAP), diferenciais de duração e valor em risco (VaR) que são apresentados de forma sequencial neste trabalho.

Modelos para a determinação da taxa de juro

Nos tempos que correm assistimos a alguma volatilidade e incerteza quanto à evolução das taxas de juro. As alterações nas taxas de juro podem afectar o resultado e a situação líquida das empresas. O risco da taxa de juro pode ser controlado através de diversos modelos. Os modelos mais usuais de gestão do risco baseiam-se nos diferenciais de fundos (GAP), diferenciais de duração, valor em risco (VaR) e simulação estática e dinâmica que são apresentados de forma sequencial nesta obra. Modelos para a Determinação do Risco da Taxa de Juro é uma obra de grande utilidade para os profissionais e técnicos das instituições de crédito e sociedades financeiras para além dos gestores de empresa responsáveis pelos departamentos financeiros, consultores financeiros e para todos aqueles que se interessam por temas relacionados com teoria financeira. O autor, Eduardo Manuel Lopes de Sá e Silva é doutorado em Ciências Económicas e Empresariais, pela Universidade da Corunha, Espanha, licenciado e mestre em Economia pela Faculdade de Economia da Universidade do Porto. Exerce funções de docente no Instituto Superior de Contabilidade e Administração do Porto e é coordenador do Curso de Especialização em Contabilidade e Fiscalidade que conta com o apoio da Câmara dos Técnicos Oficiais de Contas. Igualmente exerce as funções de técnico oficial de contas, revisor oficial de contas e consultor financeiro numa Instituição de Crédito.

Implementação do modelo de Credit Var aplicado a uma carteira de crédito

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Matemática e Aplicações - Actuariado, Estatística e Investigação Operacional

Estudo comparativo entre seis modelos diferentes de sistema de rega gota a gota na produção de cenoura em diferentes condições agro-climáticas

(Introdução) Este ensaio enquadra-se num estudo para determinar modelo(s) de sistema de rega gota a gota que melhor satisfaz as exigências agronómicas e hídricas de uma serie de hortícola cultivadas em Cabo Verde. O objectivo principal do presente trabalho é estudar seis modelos diferentes de sistemas de rega gota a gota para determinar o de maior resultado sobre a produtividade da cenoura var. Brasília. (Material e método): o estudo foi levado a cabo entre Fevereiro e Maio de 2004, nas Estações experimentais do INIDA em S. Jorge dos Órgãos e em Tarrafal (Ilha de Santiago). Instalou-se sistema de rega gota a gota combinando diversos materiais: secundária em tubos Lay-falt e em polietileno (PE) e, laterais em tubo T-tape e tubo PE de 16mm com gotejadores de diferentes débitos e espaçamentos montados em linha; O dispositivo experimental adoptado é o de blocos aleatórios completos com seis tratamentos e três repetições. A sementeira efectuo-se nos dois lados do tubo sobre camalhão levantado para o efeito. Efectuaram-se desbastes deixando as plantas a 5 cm entre si, para uma densidade de 571.428 plantas/há. Os dados foram estatisticamente analisados e os resultados demonstraram melhor rendimento em frutos comercializáveis, tanto em S. Jorge como no Tarrafal, no modelo T1 = Tubo PE  40 mm c/ T-tape 500-20-500 ( 21,4 e 21,2 t/há respectivamente) Coeficiente de Pearson; p<0,05), sendo a produção influenciada de forma positiva pela uniformidade de rega (Correlação parcial; p=0,08).

Medidas de riesgo, características y técnicas de medición: una aplicación del VaR y el ES a la tasa interbancaria de Colombia

Este texto describe en detalle diversas metodologías que permiten calcular dos medidas utilizadas para cuantificar el riesgo de mercado asociado a un activo financiero: el valor en riesgo VAR y el Expected Shortfall (ES). Los métodos analizados se basan en técnicas estadísticas apropiadas para el caso de series financieras, como son los modelos ARIMA, GARCH y modelos basados en la teoría del valor extremo. Estas metodologías se aplican a las variaciones diarias de la tasa interbancaria de Colombia para el período comprendido entre 1995 y 2004. Los conceptos utilizados en este texto suponen que el lector esté familiarizado con algunos elementos básicos de estadística, series de tiempo y finanzas. Se trata, por tanto, de un texto escrito para estudiantes de economía y finanzas de últimos cursos de pregrado, maestría y para profesionales interesados en el tema.

Distribución condicional de los retornos de la tasa de cambio colombiana: un ejercicio empírico a partir de modelos GARCH univariados.

Un conjunto de modelos GARCH multivariados son estimados y su validez empírica comparada a partir del cálculo de la medida VaR, para los retornos diarios de la tasa de cambio nominal del peso colombiano con respecto al dólar americano, euro, libra esterlina y yen japonés en el periodo 1999–2005. La comparación de las estimaciones para la matriz de covarianza condicional y los resultados obtenidos para la proporción de fallo y el contraste de cuantil dinámico de Engle y Manganelli (2004) presentan evidencia a favor del modelo de correlación condicional constante.  

EPIBI : Escala de Percepci??n de Indicadores de Bienestar Infantil : validaci??n del instrumento utilizando modelos polit??micos de Rasch

Resumen basado en el de la publicaci??n

Estructura del portafolio de inversiones con el VAR (Valué at Risk)

El propósito general de este trabajo de investigación es el de identificar las herramientas que permitan evaluar riesgos, poder determinar un modelo de ayuda para la estructuración de portafolios y así retribuir al inversionista la mejor manera con un premio por riesgo en retorno de su inversión, Además de presentar un instrumento y demostrar las ventajas de su utilización en la valoración de riesgos en portafolios, se pretende distinguir los efectos económicos y financieros que el inversionista enfrenta. Para cumplir con este propósito, se realizo un diagnóstico y análisis de la actividad de los mercados Financieros y de Capitales, determinando los factores más importantes dentro de un modelo de valoración de riesgo para la estructura de un portafolio de renta variable, lo que me permitirá presentar de una manera clara, los aspectos técnicos y económicos que afectan a la estructura de una inversión aplicando la metodología denominada VAR (Valué at Risk); adicionalmente el manejo que se podría dar a las mismas para obtener un mayor beneficio. Los resultados obtenidos y su respectivo análisis constan a lo largo de este trabajo de investigación.

Modelos de estimación del requerimiento de liquidez para el pago de prestaciones en una entidad de seguridad social

La gestión del riesgo de liquidez es fundamental en las instituciones de seguridad social como el ISSFA -más aún cuando sus fuentes de ingreso dependen exclusivamente de la caja fiscal-, cuyo fondo de liquidez estructurado con parte de sus reservas, se mantienen en inversiones en el sistema financiero con rendimientos reales negativos por aplicación normativa del Banco Central. La presente investigación de carácter descriptivo, analiza el comportamiento de las prestaciones y del fondo de liquidez en el periodo 2012-2014, identificando ineficiencias en el uso de los recursos producto de la metodología presupuestaria utilizada para determinar el monto del fondo, por lo que se plantea la aplicación de modelos como el VaR Paramétrico, VaR Histórico y de volatilidad condicional GARCH, para el cálculo del máximo requerimiento de liquidez como base para la definición de un fondo óptimo. Se aplican los modelos sobre la serie de diferencias logarítmicas de los pagos diarios de la prestación de salud del periodo 2010-2014, que presenta alta volatilidad afectada por la naturaleza estocástica de la contingencia que genera la prestación y por factores de riesgo operativo, siendo necesario un ajuste a la fórmula del VaR por cuanto no se calcula la máxima pérdida esperada sino el máximo requerimiento de liquidez. El VaR Paramétrico y el VaR Histórico no generan resultados consistentes sobreestimado el requerimiento de liquidez. El VaR calculado con la esperanza y varianza estimados con el modelo GARCH, tiene un mejor ajuste con los datos reales ya que captura eventos de alta y baja volatilidad, permite reducir en un 84,3% el nivel de excedentes de liquidez observado en el periodo 2012-2014 en la seguridad social militar lo que favorecería la capitalización de sus reservas, siendo una base adecuada para la determinación del fondo de liquidez tomando como referencia el valor mínimo del coeficiente de cobertura de liquidez que recomienda el Comité de Basilea para la gestión del riesgo de liquidez, por lo que se recomienda el uso de este modelo.

Risco operacional - modelos de alocação de capital aplicados aos bancos no Brasil

Nos últimos tempos, mensurar o Risco Operacional (RO) tornou-se o grande desafio para instituições financeiras no mundo todo, principalmente com a implementação das regras de alocação de capital regulatório do Novo Acordo de Capital da Basiléia (NACB). No Brasil, ao final de 2004, o Banco Central (BACEN) estabeleceu um cronograma de metas e disponibilizou uma equipe responsável pela adaptação e implementação dessas regras no sistema financeiro nacional. A Federação de Bancos Brasileiros (FEBRABAN) também divulgou recente pesquisa de gestão de RO envolvendo vários bancos. Todo esse processo trouxe uma vasta e crescente pesquisa e atividades voltadas para a modelagem de RO no Brasil. Em nosso trabalho, medimos o impacto geral nos banco brasileiros, motivado pelas novas regras de alocação de capital de RO envolvendo os modelos mais básicos do NACB. Também introduzimos um modelo avançado de mensuração de risco, chamado Loss Data Distribution (LDA), que alguns especialistas, provenientes do Risco de Mercado, convencionaram chamar de Value-at-Risk Operacional (VaR Operacional.). Ao final desse trabalho apresentamos um caso prático baseado na implementação do LDA ou VaR

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.

Cópulas: uma alternativa para a estimação de modelos de risco multivariados

Dentre os principais desafios enfrentados no cálculo de medidas de risco de portfólios está em como agregar riscos. Esta agregação deve ser feita de tal sorte que possa de alguma forma identificar o efeito da diversificação do risco existente em uma operação ou em um portfólio. Desta forma, muito tem se feito para identificar a melhor forma para se chegar a esta definição, alguns modelos como o Valor em Risco (VaR) paramétrico assumem que a distribuição marginal de cada variável integrante do portfólio seguem a mesma distribuição , sendo esta uma distribuição normal, se preocupando apenas em modelar corretamente a volatilidade e a matriz de correlação. Modelos como o VaR histórico assume a distribuição real da variável e não se preocupam com o formato da distribuição resultante multivariada. Assim sendo, a teoria de Cópulas mostra-se um grande alternativa, à medida que esta teoria permite a criação de distribuições multivariadas sem a necessidade de se supor qualquer tipo de restrição às distribuições marginais e muito menos as multivariadas. Neste trabalho iremos abordar a utilização desta metodologia em confronto com as demais metodologias de cálculo de Risco, a saber: VaR multivariados paramétricos - VEC, Diagonal,BEKK, EWMA, CCC e DCC- e VaR histórico para um portfólio resultante de posições idênticas em quatro fatores de risco – Pre252, Cupo252, Índice Bovespa e Índice Dow Jones

Avaliação do value at risk do índice Bovespa usando os modelos garch, tarch e riskmetrics tm para se estimar a volatilidade

Apresenta o método value at risk (VaR) para se mensurar o risco de mercado, sob diferentes abordagens. Analisa a série histórica do índice Bovespa no período de 1995 a 1996 por meio de testes econométricos de normalidade, autocorrelação dos retornos e raiz unitária. Comparo valor obtido a partir dos diferentes modelos de estimação de volatilidade propostos e verifica qual dos modelos foi o mais adequado para o caso estudado

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).

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.