939 resultados para Risco de Mercado, Value at Risk, Basiléia


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This paper discusses the various aspects of Value-at-Risk (VaR) and the VaR-based risk management process as it pertains to the banking industry. Since its inception in the 1990’s, VaR has become the industry standard by which market risk is both measured and managed by financial institutions today. However, there has been much debate regarding VaR’s validity and the extent of its role within the banking industry. Yet, now that it is an integral part of the regulatory framework, establishing VaR’s legitimacy is more important than ever. Therefore, this paper examines the recent literature on VaR’s use as a market risk management tool within the banking environment in an attempt to clarify some of the more contentious issues which have been raised by researchers. The discussion begins by highlighting the underlying theory on which VaR is based, specific aspects which have proven controversial and its use from a regulatory perspective. The focus then turns to what little literature exists on the subject of VaR and asset returns in an attempt to provide some direction for future research.

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Análise do comportamento dos principais índices de risco no mercado de ações de São Paulo no período de julho de 1984 a junho de 1990. Estudo das condições de diversificação presentes no mercado acionário paulista neste período. Teste do "Single Index Model" e dos principais modelos de avaliação de ações.

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O principal objetivo desta dissertação é a determinação do número de ações, que deve ser mantido numa carteira, suficiente para reduzir ao mínimo a sua porção de risco passível de diversificação e, portanto, para reduzir o seu risco total ao nível de risco não diversificável. Carteira esta mantida com títulos negociados na Bolsa de Valores do Rio de Janeiro. O risco total de um ativo ou carteira, definido como a variabilidade total e medido pela variância ou desvio padrão de seus retornos, pode ser dividido em dois segmentos mutuamente exclusivos: risco diversificável e risco não diversificável.

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Com este trabalho reunimos informações disponíveis em diversas fontes sobre gerenciamento de risco de mercado, sob a ótica de um produtor de commodities situado no Brasil. O enfoque será predominante sobre o risco da cotação da commodity e o risco da taxa de cambio, tendo em vista serem estes os mais relevantes para a maioria dos produtores de commodities. Apesar deste foco, em todo o trabalho se verificará o estímulo a uma abordagem integrada, que considere as exposições em diferentes áreas da empresa e possíveis correlações entre os fatores de risco do mercado.

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Há forte evidência que os retornos das séries financeiras apresentam caudas mais pesadas que as da distribuição normal, principalmente em mercados emergentes. No entanto, muitos modelos de risco utilizados pelas instituições financeiras baseiam-se em normalidade condicional ou não condicional, reduzindo a acurácia das estimativas. Os recentes avanços na Teoria de Valores Extremos permitem sua aplicação na modelagem de risco, como por exemplo, na estimação do Valor em Risco e do requerimento de capital. Este trabalho verifica a adequação de um procedimento proposto por McNeil e Frey [1999] para estimação do Valor em Risco e conseqüente requerimento de capital às principais séries financeiras de retornos do Brasil. Tal procedimento semi-paramétrico combina um modelo GARCH ajustado por pseudo máxima verossimilhança para estimação da volatilidade corrente com a Teoria de Valores Extremos para estimação das caudas da distribuição das inovações do modelo GARCH. O procedimento foi comparado através de backtestings com outros métodos mais comuns de estimação de VaR que desconsideram caudas pesadas das inovações ou a natureza estocástica da volatilidade. Concluiu-se que o procedimento proposto por McNeil e Frey [1999] mostrou melhores resultados, principalmente para eventos relacionados a movimentos negativos nos mercados . Futuros trabalhos consistirão no estudo de uma abordagem multivariada de grandes dimensões para estimação de VaR e requerimento de capital para carteiras de investimentos.

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Com o objetivo de analisar o impacto na Estrutura a Termos de Volatilidade (ETV) das taxas de juros utilizando dois diferentes modelos na estimação da Estrutura a Termo das Taxas de Juros (ETTJ) e a suposição em relação a estrutura heterocedástica dos erros (MQO e MQG ponderado pela duration), a técnica procede em estimar a ETV utilizando-se da volatilidade histórica por desvio padrão e pelo modelo auto-regressivo Exponentially Weighted Moving Average (EWMA). Por meio do teste de backtesting proposto por Kupiec para o VaR paramétrico obtido com as volatilidades das ETV´s estimadas, concluí-se que há uma grande diferença na aderência que dependem da combinação dos modelos utilizados para as ETV´s. Além disso, há diferenças estatisticamente significantes entre as ETV´s estimadas em todo os pontos da curva, particularmente maiores no curto prazo (até 1 ano) e nos prazos mais longos (acima de 10 anos).

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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In this note, we comment on the relevance of elicitability for backtesting risk measure estimates. In particular, we propose the use of Diebold-Mariano tests, and show how they can be implemented for Expected Shortfall (ES), based on the recent result of Fissler and Ziegel (2015) that ES is jointly elicitable with Value at Risk.

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This paper presents a model for determining value at operational risk ?OpVaR? in electric utilities, with the aim to confirm the versatility of the Bank for International Settlements (BIS) proposals. The model intends to open a new methodological approach in risk management, paying special attention to underlying operational sources of risk.

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Regular vine copulas are multivariate dependence models constructed from pair-copulas (bivariate copulas). In this paper, we allow the dependence parameters of the pair-copulas in a D-vine decomposition to be potentially time-varying, following a nonlinear restricted ARMA(1,m) process, in order to obtain a very flexible dependence model for applications to multivariate financial return data. We investigate the dependence among the broad stock market indexes from Germany (DAX), France (CAC 40), Britain (FTSE 100), the United States (S&P 500) and Brazil (IBOVESPA) both in a crisis and in a non-crisis period. We find evidence of stronger dependence among the indexes in bear markets. Surprisingly, though, the dynamic D-vine copula indicates the occurrence of a sharp decrease in dependence between the indexes FTSE and CAC in the beginning of 2011, and also between CAC and DAX during mid-2011 and in the beginning of 2008, suggesting the absence of contagion in these cases. We also evaluate the dynamic D-vine copula with respect to Value-at-Risk (VaR) forecasting accuracy in crisis periods. The dynamic D-vine outperforms the static D-vine in terms of predictive accuracy for our real data sets.

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The recent deregulation in electricity markets worldwide has heightened the importance of risk management in energy markets. Assessing Value-at-Risk (VaR) in electricity markets is arguably more difficult than in traditional financial markets because the distinctive features of the former result in a highly unusual distribution of returns-electricity returns are highly volatile, display seasonalities in both their mean and volatility, exhibit leverage effects and clustering in volatility, and feature extreme levels of skewness and kurtosis. With electricity applications in mind, this paper proposes a model that accommodates autoregression and weekly seasonals in both the conditional mean and conditional volatility of returns, as well as leverage effects via an EGARCH specification. In addition, extreme value theory (EVT) is adopted to explicitly model the tails of the return distribution. Compared to a number of other parametric models and simple historical simulation based approaches, the proposed EVT-based model performs well in forecasting out-of-sample VaR. In addition, statistical tests show that the proposed model provides appropriate interval coverage in both unconditional and, more importantly, conditional contexts. Overall, the results are encouraging in suggesting that the proposed EVT-based model is a useful technique in forecasting VaR in electricity markets. (c) 2005 International Institute of Forecasters. Published by Elsevier B.V. All rights reserved.

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This paper critically reviews the evolution of financial reporting in the banking sector with specific reference to the reporting of market risk and the growing use of the measure known as Value at Risk (VaR). The paper investigates the process by which VaR became 'institutionalised'. The analysis highlights a number of inherent limitations of VaR as a risk measure and questions the usefulness of published VaR disclosures, concluding that risk 'disclosure' might be more apparent than real. It also looks at some of the implications for risk reporting practice and the accounting profession more generally.