Valor em risco (VAR - value at risk): metodologias não paramétricas

O VAR (Value at Risk) ,valor em risco, é a perda máxima provável de uma carteira para um nível de confiança determinado, num horizonte temporal especificado.

Suposição de normalidade e gestão de risco: uma aplicação do var paramétrico via teste de aderência

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

Modelos para a determinação do risco da taxa de juro

Introdução PARTE 1 - Noções gerais e metodologias de medição baseadas nos diferenciais 1.1. Noção de risco 1.2. Principais riscos na actividade bancária 1.3. Modelos de quantificação do risco da taxa de juro 1.4. Modelos para quantificar o risco de reinvestimento 1.5. O modelo de diferencial de duração (DD) 1.6. Modelos para quantificar o risco de preço 1.7. Diferencial de duração da situação líquida 1.8. Vantagens/desvantagens dos modelos de duração (resultado e situação líquida) 1.9. Perspectivas e conclusão sobre os Modelos de Diferencial de Fundos e Duração PARTE II - Conceito de VAR 2.1 A noção de VAR (Valor em Risco) 2.2 Conceitos-chave dos modelos VAR 2.3 Fórmula de cálculo da duração modificada 2.4 A importância da duração para determinar a sensibilidade da taxa de juro 2.5 A problemática da convexidade 2.6 O conceitos de volatilidade 2.7 A agregação dos riscos 2.8 O tratamento do VAR com a matriz de correlação do andamento das taxas de juro 2.9 Esquemas sequenciais de cálculo da volatilidade preço - taxa de juro e VAR PARTE III - Casos práticos de VAR 3.1 As relações entre as taxas a prazo (forward) e as taxas à vista (spot) 3.2 Desenvolvimento de um caso prático 3.3 Cálculo do diferencial de duração e do VAR aplicado à situação líquida 3.4 Admissão de pressupostos 3.5 Os diferentes VAR´s 3.6 A importância do VAR no contexto de gestão de risco numa instituição 3.7 Os modelos de simulação estática e dinâmica PARTE IV - Situações especiais 4.1 O tratamento dos FRA´s e futuros 4.2 O tratamento das opções 4.3 O tratamento dos swap´s taxa de juro 4.4 A aplicação do modelo VAR aos riscos taxa de juro e cambial 4.5 A utilização dos modelos VAR na afectação do capital (RAROC) 4.6 A análise da instruçaõ nº 19/2005 ANEXOS Anexo 1 - Instrução nº 19/2005: risco de taxa de juro da carteira bancária Anexo 2 - Instrução nº 72/96: Princípios orientadores para ocontrolo do risco da taxa de juro Anexo 3 - Anexo V do Aviso nº 7/96 Conclusão Índice dos Quadros Bibliografia

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.

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

Requerimento de capital para risco de mercado no Brasil : abordagem baseada na teoria de valores extremos

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.

Carteiras de renda fixa: imunização, risco de imunização e risco idiossincrático

O termo imunização significa construir uma carteira de títulos de forma a torná-la imune a variações nas taxas de juros. O presente trabalho tem o intuito de avaliar a eficácia das diferentes estratégias de imunização de um portfólio e avaliar seus impactos sobre a rentabilidade dos mesmos. O trabalho aborda medidas de Duração, Convexidade e Dispersão, além de medidas do VaR (value-at-risk) e o CVaR (conditional value-at-risk). O objetivo é analisar de que forma essas medidas de risco podem ser usadas como parâmetros indicadores da carteira ótima e como elas se relacionam entre si. Além disto, este trabalho inova ao introduzir uma análise sobre o risco idiossincrático a que uma carteira pode ficar exposta ao tentar mitigar o risco de imunização. Para avaliar o desempenho das diferentes estratégias de imunização e a existência de um trade off entre risco idiossincrático e risco de imunização foram realizados estudos empíricos de otimização de carteiras com títulos prefixados da dívida interna brasileira no período de 2006 a 2010.

Risco privado em infra-estrutura pública: uma análise quantitativa de risco como ferramenta de modelagem de contratos

Parcerias público-privadas (PPP) são arranjos contratuais onde o governo assume compromissos futuros por meio de garantias e opções. São alternativas para aumentar a eficiência do Estado por uma alocação mais eficiente de incentivos e riscos. No entanto, a determinação do nível ótimo de garantias e a própria alocação de riscos são geralmente realizadas de forma subjetiva, podendo levar o governo a ter que assumir passivos significativos. Este artigo propõe um modelo de valoração quantitativa de garantias governamentais em projetos de PPP por meio da metodologia das opções reais, e este modelo é aplicado a um projeto de concessão rodoviária. Os autores analisam o impacto de diversos níveis de garantia de receita sobre o valor e risco do projeto, bem como o valor esperado do desembolso futuro do governo em cada uma das situações, concluindo que é possível ao poder público determinar o nível ótimo de garantia em função do grau de redução de risco desejado, e que o desenho e a modelagem contratual de projetos de PPP podem se beneficiar de ferramentas quantitativas aqui apresentadas.

Estudo sobre a evolução do risco de infecção tuberculosa em área com elevada cobertura por BCG

A partir da prevalência de infecção tuberculosa em escolares com 7 anos de idade, calculou-se a taxa de redução do risco anual de infecção na cidade de São Paulo (Brasil), entre 1974 e 1982. Nesse período o declínio médio foi de 5% ao ano. Nas 59 escolas municipais pesquisadas não houve correlação entre a cobertura de vacinação BCG e a prevalência de infecção natural em não-vacinados, à idade estudada. A alergia tuberculínica no grupo de crianças vacinadas, que recebeu a vacina em alguma idade anterior entre o 1° e o 6° ano de vida, revelou-se 2,5 vezes mais intensa do que a alergia no grupo de mesma idade (7 anos), não vacinado previamente. Foram feitos comentários quanto à impropriedade do material utilizado com vistas ao cálculo do verdadeiro valor do risco de infecção tuberculosa na área em questão.

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.

Modelação matemática da caracterização da contaminação de terrenos e análise de risco

Dissertação apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Geológica (Georrecursos)

Monitorização com base no currículo na identificação de alunos em risco de dislexia: estudo quantitativo no 4º ano do 1º ciclo do ensino básico no concelho de Braga

Dissertação de mestrado em Educação Especial (área de especialização em Dificuldades de Aprendizagem Específicas)

Análise de métricas de risco na otimização de portfolios de ações

RESUMOOs trabalhos de Markowitz e Sharpe formaram as bases da chamada Moderna Teoria do Portfolio. Com o passar dos anos, os trabalhos desses autores foram revisados e medidas alternativas para formação de carteiras foram propostas. Diante disso, há necessidade de avaliar quais as diferenças entre tais medidas. Segundo Roman e Mitra, esse problema constitui uma nova fase de estudos, denominada de Teoria do Portfolio Pós-Moderna. Neste artigo, o objetivo é comparar os modelos de otimização com a utilização das medidas de risco desvio padrão (DP), momento parcial inferior (LPM) e valor em risco condicional (CVaR), para o estudo de suas diferentes formas de alocações em carteiras de ações negociadas na BM&FBovespa. A realização do artigo foi dividida em duas etapas: na primeira, houve a seleção das medidas de risco e a definição do período de análise; na segunda, houve a divisão dos ativos de acordo com a forma da distribuição de probabilidade dos retornos, um grupo composto por ações com retornos normalmente distribuídos e outro grupo por ações com retornos que não possuem distribuição normal. Quanto às medidas de risco, os testes apresentaram características similares entre os modelos; em relação aos retornos, os modelos que minimizaram o LPM e o CVaR demonstraram resultados superiores em comparação ao DP. Esses resultados são relevantes porque põem em contraposição os trabalhos que defendem não existir diferenças significativas entre os modelos.