979 resultados para Risco de mercado


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Os depósitos sem vencimento são uma importante fonte de funding das instituições financeiras, e apresentam um desafio na gestão dos riscos de juros e liquidez, por não apresentarem um vencimento definido. Os depositantes podem sacar o montante de suas aplicações, bem como aportar novos volumes, a qualquer tempo sem a incidência de penalidades. Atualmente não há um modelo regulatório padronizado para mensurar o risco de juros desses produtos, bem como seu requerimento de capital. No entanto, novas regulamentações tem surgido com o intuito de, dentre outras coisas, trazer certa padronização para a modelagem dos depósitos sem vencimento, aumentando a comparabilidade do perfil de risco entre instituições financeiras. Essas regulamentações aumentam a necessidade de modelos quantitativos que definam um perfil de run-off da carteira ou de evolução dessa carteira no tempo. Este estudo tem como objetivo propor uma abordagem para modelar os fluxos de caixa esperados dos depósitos de poupança que possibilitará calcular o risco de mercado e apresentar sua aplicação dentro das novas normas de requerimento de capital que estão sendo propostas. Como resultado calculamos o risco de mercado e requerimento de capital para um balanço teórico.

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Mestrado em Auditoria

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A motivação deste trabalho é relacionar a teoria da estatística com uma clássica aplicação prática na indústria, mais especificamente no mercado financeiro brasileiro. Com o avanço de hardware, sistemas de suporte à decisão se tornaram viáveis e desempenham hoje papel fundamental em muitas áreas de interesse como logística, gestão de carteiras de ativos, risco de mercado e risco de crédito. O presente trabalho tem como objetivos principais propor uma metodologia de construção de modelos de escoragem de crédito e mostrar uma aplicação prática em operações de empréstimo pessoal com pagamento em cheques. A parte empírica utiliza dados reais de instituição financeira e duas metodologias estatísticas, análise de regressão linear múltipla e análise de regressão probit. São comparados os resultados obtidos a partir da aplicação de modelos de escoragem de crédito desenvolvidos com cada metodologia com os resultados obtidos sem a utilização de modelos. Assim, demonstra-se o incremento de resultado da utilização de modelos de escoragem e conclui-se se há ou não diferenças significativas entre a utilização de cada metodologia. A metodologia de construção de modelos de escoragem é composta basicamente por duas etapas, definição das relações e da equação para cálculo do escore e a definição do ponto de corte. A primeira consiste em uma busca por relações entre as variáveis cadastrais e de comportamento do cliente, variáveis da operação e o risco de crédito caracterizado pela inadimplência. A segunda indica o ponto em que o risco deixa de ser interessante e o resultado esperado da operação passa a ser negativo. Ambas as etapas são descritas com detalhes e exemplificadas no caso de empréstimos pessoais no Brasil. A comparação entre as duas metodologias, regressão linear e regressão probit, realizada no caso de empréstimos pessoais, considerou dois aspectos principais dos modelos desenvolvidos, a performance estatística medida pelo indicador K-S e o resultado incremental gerado pela aplicação do modelo. Foram obtidos resultados similares com ambas as metodologias, o que leva à conclusão de que a discussão de qual das duas metodologias utilizar é secundária e que se deve tratar a gestão do modelo com maior profundidade.

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Este trabalho compara diferentes metodologias de previsão de volatilidade para vértices da estrutura a termo de juros em reais e propõe um novo modelo, batizado como COPOM-GARCH, para estimação desta. O modelo COPOM-GARCH se utiliza de duas variáveis dummy, uma no dia de divulgação do resultado da Reunião do COPOM e outra no dia seguinte, para fazer uma melhor previsão da volatilidade tanto nestes dois dias quanto nos dias subseqüentes.

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A pesquisa avaliou o grau de disclosure da utilização de derivativos, por companhias abertas não-financeiras brasileiras. Dez "dimensões" dessa utilização foram analisadas, à luz principalmente do que dispõe a regulamentação americana sobre a matéria. Os resultados mostram que, em comparação com o que esta exige, o grau de disclosure da utilização de derivativos pelas empresas brasileiras deixa muito a desejar; nesse mister, as empresas com participação de capital estrangeiro não apresentam práticas de disclosure superiores às empresas simplesmente domésticas.

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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

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This paper confronts the Capital Asset Pricing Model - CAPM - and the 3-Factor Fama-French - FF - model using both Brazilian and US stock market data for the same Sample period (1999-2007). The US data will serve only as a benchmark for comparative purposes. We use two competing econometric methods, the Generalized Method of Moments (GMM) by (Hansen, 1982) and the Iterative Nonlinear Seemingly Unrelated Regression Estimation (ITNLSUR) by Burmeister and McElroy (1988). Both methods nest other options based on the procedure by Fama-MacBeth (1973). The estimations show that the FF model fits the Brazilian data better than CAPM, however it is imprecise compared with the US analog. We argue that this is a consequence of an absence of clear-cut anomalies in Brazilian data, specially those related to firm size. The tests on the efficiency of the models - nullity of intercepts and fitting of the cross-sectional regressions - presented mixed conclusions. The tests on intercept failed to rejected the CAPM when Brazilian value-premium-wise portfolios were used, contrasting with US data, a very well documented conclusion. The ITNLSUR has estimated an economically reasonable and statistically significant market risk premium for Brazil around 6.5% per year without resorting to any particular data set aggregation. However, we could not find the same for the US data during identical period or even using a larger data set. Este estudo procura contribuir com a literatura empírica brasileira de modelos de apreçamento de ativos. Dois dos principais modelos de apreçamento são Infrontados, os modelos Capital Asset Pricing Model (CAPM)e de 3 fatores de Fama-French. São aplicadas ferramentas econométricas pouco exploradas na literatura nacional na estimação de equações de apreçamento: os métodos de GMM e ITNLSUR. Comparam-se as estimativas com as obtidas de dados americanos para o mesmo período e conclui-se que no Brasil o sucesso do modelo de Fama e French é limitado. Como subproduto da análise, (i) testa-se a presença das chamadas anomalias nos retornos, e (ii) calcula-se o prêmio de risco implícito nos retornos das ações. Os dados revelam a presença de um prêmio de valor, porém não de um prêmio de tamanho. Utilizando o método de ITNLSUR, o prêmio de risco de mercado é positivo e significativo, ao redor de 6,5% ao ano.

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Este trabalho aplica a teoria de cópulas à mensuração do risco de mercado, através do cálculo do Value at Risk (VaR). A função de cópula oferece uma maior flexibilidade para a agregação de riscos quando comparada com abordagens tradicionais de mensuração de risco. A teoria de cópulas permite a utilização de distribuições de probabilidade diferentes da normal para a modelagem individual dos fatores de risco. Além disso, diferentes estruturas de associação entre eles podem ser aplicadas sem que restrições sejam impostas às suas distribuições. Dessa forma, premissas como a normalidade conjunta dos retornos e a linearidade na dependência entre fatores de risco podem ser dispensadas, possibilitando a correta modelagem de eventos conjuntos extremos e de assimetria na relação de dependência. Após a apresentação dos principais conceitos associados ao tema, um modelo de cópula foi desenvolvido para o cálculo do VaR de três carteiras, expostas aos mercados brasileiros cambial e acionário. Em seguida, a sua precisão foi comparada com a das metodologias tradicionais delta-normal e de simulação histórica. Os resultados mostraram que o modelo baseado na teoria de cópulas foi superior aos tradicionais na previsão de eventos extremos, representados pelo VaR 99%. No caso do VaR 95%, o modelo delta-normal apresentou o melhor desempenho. Finalmente, foi possível concluir que o estudo da teoria de cópulas é de grande relevância para a gestão de riscos financeiros. Fica a sugestão de que variações do modelo de VaR desenvolvido neste trabalho sejam testadas, e que esta teoria seja também aplicada à gestão de outros riscos, como o de crédito, operacional, e até mesmo o risco integrado.

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A fim de auxiliar os investidores na compreensão da exposição a risco de seu portfólio, este texto estuda os impactos das mudanças não antecipadas dos fatores econômicos em ações com características específicas (alto fluxo de dividendos, alto crescimento esperado, entre outras). Por exemplo, verifica se uma ação com alto crescimento esperado apresenta maior elasticidade a um choque inflacionário do que uma ação pagadora de dividendos. Esse estudo por meio da metodologia do APT com estimação em três etapas desenvolvida por McElroy e Burmeister (1998) consegue mostrar, para a amostra estudada de ações do Ibovespa, como: (i) as ações que tem maior parcela do seu valor no futuro são as que possuem maior exposição ao risco de inflação e ao risco de prazo; (ii) as ações de empresas grandes (Large Caps) são as mais sensíveis ao risco de mercado; (iii) o fator expectacional é relevante na análise do desempenho das ações; (iii) há maior sensibilidade das ações de crescimento à inflação do que ao ciclo econômico, (iv) o risco de crédito e o de mercado são os fatores que melhor explicam o desempenho dessa amostra, dentre os estudados. Apesar de contra-intuitivo, os fatores de risco de ciclo econômico e termo quase não ajudam a explicar o retorno de muitos dos portfólios. Dessa forma, o texto auxilia o investidor a entender fatores que influenciam o desempenho de uma ação, além do prêmio ou desconto em relação ao valor presente dos fluxos de caixa.

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Essa dissertação busca identificar os determinantes da duração da dívida pública brasileira no período posterior ao plano Real. Primeiramente foi feita uma análise sobre o que sugere a literatura a respeito da gestão da dívida pública, especificamente, quais devem ser a composição e estrutura de vencimentos da dívida para atingir os objetivos da autoridade fiscal. Examinamos também as mudanças no perfil da dívida pública brasileira após a introdução do plano Real, que causou uma melhora na duração da dívida emitida em ofertas públicas inferior àquela registrada pelo prazo médio no mesmo período. Essa divergência se deu por conta da massiva emissão de títulos indexados à taxa Selic, LBCs e LFTs. Esses títulos, segundo cálculo do Banco Central, apresentam duração de 1 dia e prazo médio igual ao seu prazo de vencimento. Nesse sentido, a estratégia adotada pelo Tesouro Nacional tem como objetivo diminuir a participação da dívida indexada à Selic e aumentar as parcelas em títulos pré-fixados e aqueles corrigidos por índices de preços. Tendo em vista a investigação teórica e as experiências internacionais e a brasileira, realizamos um estudo empírico dos determinantes da duração da dívida pública brasileira para o período entre janeiro de 1997 e setembro de 2007. Vimos que quanto maior o esforço fiscal, ou seja, menor razão dívida/ PIB e maior superávit primário, maior será a duração da dívida pública. Por outro lado, existe uma relação positiva entre a taxa de inflação e a duração. No que se refere ao risco de mercado ou externo, quanto maior a medida de risco do índice VIX, menor será a duração da dívida pública.

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O objetivo do presente trabalho é analisar as características empíricas de uma série de retornos de dados em alta freqüência para um dos ativos mais negociados na Bolsa de Valores de São Paulo. Estamos interessados em modelar a volatilidade condicional destes retornos, testando em particular a presença de memória longa, entre outros fenômenos que caracterizam este tipo de dados. Nossa investigação revela que além da memória longa, existe forte sazonalidade intradiária, mas não encontramos evidências de um fato estilizado de retornos de ações, o efeito alavancagem. Utilizamos modelos capazes de captar a memória longa na variância condicional dos retornos dessazonalizados, com resultados superiores a modelos tradicionais de memória curta, com implicações importantes para precificação de opções e de risco de mercado

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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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In this thesis, we investigate some aspects of the interplay between economic regulation and the risk of the regulated firm. In the first chapter, the main goal is to understand the implications a mainstream regulatory model (Laffont and Tirole, 1993) have on the systematic risk of the firm. We generalize the model in order to incorporate aggregate risk, and find that the optimal regulatory contract must be severely constrained in order to reproduce real-world systematic risk levels. We also consider the optimal profit-sharing mechanism, with an endogenous sharing rate, to explore the relationship between contract power and beta. We find results compatible with the available evidence that high-powered regimes impose more risk to the firm. In the second chapter, a joint work with Daniel Lima from the University of California, San Diego (UCSD), we start from the observation that regulated firms are subject to some regulatory practices that potentially affect the symmetry of the distribution of their future profits. If these practices are anticipated by investors in the stock market, the pattern of asymmetry in the empirical distribution of stock returns may differ among regulated and non-regulated companies. We review some recently proposed asymmetry measures that are robust to the empirical regularities of return data and use them to investigate whether there are meaningful differences in the distribution of asymmetry between these two groups of companies. In the third and last chapter, three different approaches to the capital asset pricing model of Kraus and Litzenberger (1976) are tested with recent Brazilian data and estimated using the generalized method of moments (GMM) as a unifying procedure. We find that ex-post stock returns generally exhibit statistically significant coskewness with the market portfolio, and hence are sensitive to squared market returns. However, while the theoretical ground for the preference for skewness is well established and fairly intuitive, we did not find supporting evidence that investors require a premium for supporting this risk factor in Brazil.

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Crescentemente, a importância da acurada mensuração de risco por parte de empresas não financeiras tem despertado o interesse e se tornado relevante no dia a dia operacional das mesmas. Algo até então muito comum e restrito ao âmbito dos bancos, fundos de investimento e instituições financeiras que utilizam o VaR como um dos principais componentes dos seus sistemas de risk management. Não há consenso, entretanto, quanto à melhor métrica ou definição para mensuração de risco em empresas. O objetivo deste trabalho é analisar risco de mercado em corporações fazendo uma revisão teórica dos principais conceitos apresentados na literatura sobre o assunto, e propor taxonomia mais adequada para as corporações, aproximando o universo das instituições financeiras ao das não financeiras. Um exemplo prático apresentado na análise da Aracruz Celulose busca demonstrar o grau de complexidade nos cálculos, que aliam Asset Pricing, Risco e Finanças Corporativas.

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O modelo de três fatores de Fama & French (1993) é uma extensão do modelo de precificação de ativos de Sharpe (1963), Lintner (1965) e Black (1972), o CAPM. Em Fama & French (1993), o valor de mercado e o valor contábil das empresas são adicionados como variáveis explicativas ao fator de risco de mercado β do CAPM. O objetivo deste trabalho é testar o poder explicativo do modelo de três fatores para o mercado acionário brasileiro. A inovação deste trabalho foi a utilização de um universo de ações móvel, no qual os títulos que são lançados na Bovespa no período de análise vão sendo incorporadas à base de dados conforme atingem os requisitos do modelo. Trata-se de uma abordagem inovadora, já que tradicionalmente o universo de ações que compõe a amostra é rígido do início ao fim do período de análise. Esta abordagem foi desenvolvida com o intuito de mitigar o problema de falta de dados do mercado acionário brasileiro. O período de análise foi de 2000 à 2011, e as ações utilizadas foram todas aquelas que possuíam um histórico confiável e apresentaram pelo menos um negócio à cada dois meses. A análise do Modelo de Três Fatores foi realizada utilizando a metodologia de séries temporais de Black, Jensen e Scholes (1972), da mesma forma que Fama & French (1993). Como variável dependente foram utilizadas 16 carteiras, oriundas do cruzamento das ações dividas em 4 percentis iguais pelos seus valores de mercado (ME), e 4 percentis iguais pela razão valor de mercado pelo valor contábil (ME/BE). Como variáveis independentes foram construídas duas séries de retorno que replicam os fatores de risco valor de mercado, SMB, e a razão valor de mercado pelo valor contábil, HML. Estas foram construídas pela diferença dos retornos das ações de maior ME e menor ME; e pela diferença do retorno das de maior ME/BE, pelas de menor ME/BE. O método de estimação dos coeficientes das regressões utilizado foi o dos mínimos quadrados ordinários. Os resultados do Modelo encontrados para a bolsa brasileira foram similares àqueles encontrados por Fama & French (1993). O Modelo apresentou maior poder explicativo para os retornos dos portfolios analisados que o CAPM, e mostrou-se estatisticamente significante para 15 das 16 carteiras. Os coeficientes das regressões relativos aos fatores de risco SMB e HML apresentaram, em sua maioria, os mesmo sinais que os encontrados por Fama & French (1993). Foi encontrada uma discrepância relativa ao sinal do fator HML para as carteiras de maior ME/BE, cuja explicação está atrelada ao momento da economia e mercados no período. Por fim, o Modelo e a discrepância foram reavaliados dividindo-se o período de análise em pré e pós-crise de 2008. O modelo mostrou maior poder explicativo para o período pós-crise que para o pré-crise. A mesma discrepância do sinal de HML foi encontrada no pré-crise, entretanto não foi verificada no pós-crise.